Laser ablation electrospray ionization high‐resolution mass spectrometry for regulatory screening of domoic acid in shellfish
Notice bibliographique
Résumé
Rationale Domoic acid (DA) is a potent neurotoxin that accumulates in shellfish. Routine testing involves homogenization, extraction and chromatographic analysis, with a run time of up to 30 min. Improving throughput using ambient ionization for direct analysis of DA in tissue would result in significant time savings for regulatory testing labs. Methods We assess the suitability of laser ablation electrospray ionization high‐resolution mass spectrometry (LAESI‐HRMS) for high‐throughput screening or quantitation of DA in a variety of shellfish matrices. The method was first optimized for use with HRMS detection. Challenges such as tissue sub‐sampling, isobaric interferences and method calibration were considered and practical solutions developed. Samples included 189 real shellfish samples previously analyzed by regulatory labs as well as mussel matrix certified reference materials. Results Domoic acid was selectively analyzed directly from shellfish tissue homogenates with a run time of 12 s. The limits of detection were between 0.24 and 1.6 mg DA kg −1 tissue, similar to those of LC/UV methods. The precision was between 27 and 44% relative standard deviation (RSD), making the technique more suited to screening than direct quantitation. LAESI‐MS showed good agreement with LC/UV and LC/MS and was capable of identifying samples above and below 5 mg DA kg −1 wet shellfish tissue, one quarter of the regulatory limit. Conclusions These findings demonstrate the suitability of LAESI‐MS for routine, high‐throughput screening of DA. This approach could result in significant time savings for regulatory labs carrying out shellfish safety testing on thousands of samples annually. © 2016 The Authors. Rapid Communications in Mass Spectrometry Published by John Wiley & Sons Ltd.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».