Diagnostic Determination of Melamine and Related Compounds in Kidney Tissue by Liquid Chromatography/Tandem Mass Spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
In 2007, it was determined that melamine, ammeline, ammelide, and cyanuric acid (abbreviated as MARC for melamine and related contaminants) had been added to wheat gluten and rice protein that were subsequently incorporated into pet food. The consumption of food tainted by MARC compounds was implicated in numerous instances of renal failure in cats and dogs. A method for the analysis of MARC compounds in kidney tissue using high-performance liquid chromatography/tandem mass spectrometry (HPLC/MS/MS) has been developed. MARC analytes were extracted by homogenization of kidney tissue in 50/40/10 acetonitrile/water/diethylamine. The homogenate was centrifuged, and an aliquot of supernatant was diluted with acetonitrile, concentrated, and fortified with a stable isotope-labeled analogue of melamine. Analytes were detected using atmospheric pressure chemical ionization and multiple reaction monitoring. Quantitation of positive samples was performed using the internal standard method and five-point calibration curves ranging between 50 and 1000 ng/mL of each analyte. The method was validated by analysis of replicate kidney tissue samples fortified with the individual analytes and by analysis of kidney samples fortified with melamine cyanurate powder at two different concentrations. This method was successfully used for routine postmortem diagnosis of melamine toxicosis in animals. Melamine was also detected by this method in paraffin-embedded tissue from animals suspected to have died of melamine toxicosis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».