Development of a suspect and non‐target screening approach to detect veterinary antibiotic residues in a complex biological matrix using liquid chromatography/high‐resolution mass spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Swine manure can contain a wide range of veterinary antibiotics, which could enter the environment via manure spreading on agricultural fields. A suspect and non-target screening method was applied to swine manure samples to attempt to identify veterinary antibiotics and pharmaceutical compounds for a future targeted analysis method. METHODS: A combination of suspect and non-target screening method was developed to identify various veterinary antibiotic families using liquid chromatography coupled with high-resolution mass spectrometry (LC/HRMS). The sample preparation was based on the physicochemical parameters of antibiotics for the wide scope extraction of polar compounds prior to LC/HRMS analysis. The amount of data produced was processed by applying restrictive thresholds and filters to significantly reduce the number of compounds found and eliminate matrix components. RESULTS: The suspect and non-target screening was applied on swine manure samples and revealed the presence of seven common veterinary antibiotics and some of their relative metabolites, including tetracyclines, β-lactams, sulfonamides and lincosamides. However, one steroid and one analgesic were also identified. The occurrence of the identified compounds was validated by comparing their retention times, isotopic abundance patterns and fragmentation patterns with certified standards. CONCLUSIONS: This identification method could be very useful as an initial step to screen for and identify emerging contaminants such as veterinary antibiotics and pharmaceuticals in environmental and biological matrices prior to quantification.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».