Ultrahigh-Performance Liquid Chromatography Electrospray Ionization Q-Orbitrap Mass Spectrometry for the Analysis of 451 Pesticide Residues in Fruits and Vegetables: Method Development and Validation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents an application of ultrahigh-performance liquid chromatography electrospray ionization quadrupole Orbitrap high-resolution mass spectrometry (UHPLC/ESI Q-Orbitrap MS) for the determination of 451 pesticide residues in fruits and vegetables. Pesticides were extracted from samples using the QuEChERS (quick, easy, cheap, effective, rugged, and safe) procedure. UHPLC/ESI Q-Orbitrap MS in full MS scan mode acquired full MS data for quantification, and UHPLC/ESI Q-Orbitrap Full MS/dd-MS(2) (i.e., data-dependent scan mode) obtained product ion spectra for identification. UHPLC/ESI Q-Orbitrap MS quantification was achieved using matrix-matched standard calibration curves along with the use of isotopically labeled standards or a chemical analogue as internal standards to achieve optimal method accuracy. The method performance characteristics include overall recovery, intermediate precision, and measurement uncertainty evaluated according to a nested experimental design. For the 10 matrices studied, 94.5% of the pesticides in fruits and 90.7% in vegetables had recoveries between 81 and 110%; 99.3% of the pesticides in fruits and 99.1% of the pesticides in vegetables had an intermediate precision of ≤20%; and 97.8% of the pesticides in fruits and 96.4% of the pesticides in vegetables showed measurement uncertainty of ≤50%. Overall, the UHPLC/ESI Q-Orbitrap MS demonstrated acceptable performance for the quantification of pesticide residues in fruits and vegetables. The UHPLC/ESI Q-Orbitrap Full MS/dd-MS(2) along with library matching showed great potential for identification and is being investigated further for routine practice.
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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 | 0,000 | 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 découle