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Enregistrement W2315544152 · doi:10.1021/jf503778c

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

2014· article· en· W2315544152 sur OpenAlexaff
Jian Wang, Willis Chow, Jen-Yuan Chang, Jon W. Wong

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural and Food Chemistry · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePesticide Residue Analysis and Safety
Établissements canadiensCanadian Food Inspection Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrbitrapQuechersChemistryChromatographyPesticide residueMass spectrometryElectrospray ionizationPesticide

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,206 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations99
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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