Application of a Tandem Mass Spectrometer and Core–Shell Particle Column for the Determination of 151 Pesticides in Grains
Notice bibliographique
Résumé
A comparison of ultrahigh performance liquid chromatography (UHPLC) with a 2.6 μm core-shell particle column (Kinetex C(18)) and conventional liquid chromatography (LC) with a 3 μm porous particle column (Atlantis dC(18)), coupled with electrospray ionization tandem mass spectrometry (ESI-MS/MS), for the determination of 151 pesticides in grains is presented in this study. Pesticides were extracted from grain samples using a procedure known as QuEChERS (quick, easy, cheap, effective, rugged, and safe). Quantification, with an analytical range from 5 to 500 μg/kg, was achieved using matrix-matched standard calibration curves with isotopically labeled standards or a chemical analogue as internal standards. The method performance parameters that included overall recovery, intermediate precision, and measurement uncertainty were evaluated using a designed experiment, that is, the nested design. The UHPLC (Kinetex C(18)) was superior to conventional LC (Atlantis dC(18)) as it yielded a shorter analytical run time, increased method sensitivity, and improved method performance. For UHPLC/ESI-MS/MS (Kinetex C(18)), 90% of the pesticides studied had recoveries between 81 and 110%, 88% of the pesticides had intermediate precision ≤20%, and 84% of the pesticides showed measurement uncertainty ≤40%. As compared to UHPLC/ESI-MS/MS (Kinetex dC(18)), the LC/ESI-MS/MS (Atlantis dC(18)) showed a relatively lower sensitivity, less repeatability, and larger measurement uncertainty. UHPLC/ESI-MS/MS with 2.6 μm core-shell particle column and scheduled MRM proved to be a good choice for quantification or determination of pesticides in grains.
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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 ».