Rapid Screening of Ergot Alkaloids in Sclerotia by MALDI-TOF Mass Spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Ergot is a common disease of wheat and other cereal grains that is predominantly caused by Claviceps purpurea in the field, often affecting crop yield in addition to the environment. Infected grain can be contaminated with dark sclerotia, which contain fungal metabolites such as ergot alkaloids. The occurrence of ergot alkaloids in cereal grain is a major health concern for humans and livestock. Effective and rapid screening of these mycotoxins is crucial for producers, processors, and consumers of cereal-based food and feed grain. Established methods of ergot alkaloid screening based on LC-MS or GC-MS require laborious processes. A novel method using matrix-assisted laser desorption ionization (MALDI)-time-of-flight (TOF) MS was developed to identify four ergot alkaloids. Using dihydroxybenzoic acid as the matrix, ergosine, ergocornine, ergocryptine, and ergocristine were readily detected in individual sclerotia of C. purpurea. The accuracy of the identified ergot alkaloids was further confirmed by tandem MS analysis. MALDI-TOF MS is suitable for high-throughput screening of ergot alkaloids because it permits rapid and accurate identification, simple sample preparation, and no derivatization or chromatographic separation.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».