Survey and risk assessment of trace elements in foods from Taiwan containing red mould rice (<i>Monascus</i>) by ICP-MS
Notice bibliographique
Résumé
The concentrations of seven trace elements (As, Cd, Cr, Pb, Se, Cu and Zn) in 93 red mould rice (Monascus) food samples in Taipei, Taiwan, were determined by inductively coupled plasma-mass spectrometry (ICP-MS) after wet digestion. The results, calculated in mg kg(-1) (wet weight) for each sample, revealed the general scenario of food safety in Taiwan: As (0.005-12.04), Cd (<0.0005-2.22), Cr (0.014-6.95), Cu (0.012-8.70), Pb (0.001-0.64), Se (<0.001-1.29) and Zn (0.020-67.02). Three food samples were identified with As concentrations higher than regulatory limits: a dietary supplement sample and a seaweed sample with As concentrations that exceeded the limit of Taiwan's health food standard of 2 mg kg(-1), and a canned eel sample with an As concentration that exceeded the limit of Canada's fish standard of 3.5 mg kg(-1). This study suggests that the estimated intakes of these seven trace elements from the consumption of foods containing Monascus pose little risk, as the trace element contents in the majority of samples were lower than the permissible/tolerable intakes per week according to the guidelines recommended by the Food and Agricultural Organization/World Health Organization (FAO/WHO). Moreover, their concentrations in foods containing Monascus differ widely for different food varieties, suggesting that external contaminants and raw materials are the main sources of trace elements. This study shows that ICP-MS is a simple method proposed for the determination of As, Cd, Cr, Pb, Se, Cu, and Zn in foods containing Monascus.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».