Multiresidue Pesticide Analysis in Ginseng and Spinach by Nontargeted and Targeted Screening Procedures
Notice bibliographique
Résumé
Five different mass spectrometers interfaced to GC or LC were evaluated for their application to targeted and nontargeted screening of pesticides in two foods, spinach and ginseng. The five MS systems were capillary GC/MS/MS, GC-high resolution time-of-flight (GC/HR-TOF)-MS, TOF-MS interfaced with a comprehensive multidimensional GC (GCxGC/TOF-MS), an MS/MS ion trap hybrid mass (qTrap) system interfaced with an ultra-performance liquid chromatograph (UPLC-qTrap), and UPLC interfaced to an orbital trap high resolution mass spectrometer (UPLC/Orbitrap HR-MS). Each MS system was tested with spinach and ginseng extracts prepared through a modified quick, easy, cheap, effective, rugged, and safe (QuEChERS) procedure. Each matrix was fortified at 10 and 50 ng/g for spinach or 25 and 100 ng/g for ginseng with subsets of 486 pesticides, isomers, and metabolites representing most pesticide classes. HR-TOF-MS was effective in a targeted search for characteristic accurate mass ions and identified 97% of 170 pesticides in ginseng at 25 ng/g. A targeted screen of either ginseng or spinach found 94-95% of pesticides fortified for analysis at 10 ng/g with GC/MS/MS or LC/MS/MS using multiple reaction monitoring (MRM) procedures. Orbitrap-MS successfully found 89% of 177 fortified pesticides in spinach at 25 ng/g using a targeted search of accurate mass pseudomolecular ions in the positive electrospray ionization mode. A comprehensive GCxGC/TOF-MS system provided separation and identification of 342 pesticides and metabolites in a single 32 min acquisition with standards. Only 67 or 81% of the pesticides were identified in ginseng and spinach matrixes at 25 ng/g or 10 ng/g, respectively. MS/MS or qTrap-MS operated in the MRM mode produced the lowest false-negative rates, at 10 ng/g. Improvements to instrumentation, methods, and software are needed for efficient use of nontargeted screens in parallel with triple quadrupole MS.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».