Development and Validation of a Qualitative Method for Target Screening of 448 Pesticide Residues in Fruits and Vegetables Using UHPLC/ESI Q-Orbitrap Based on Data-Independent Acquisition and Compound Database
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
A semiautomated qualitative method for target screening of 448 pesticide residues in fruits and vegetables was developed and validated using ultrahigh-performance liquid chromatography coupled with electrospray ionization quadrupole Orbitrap high-resolution mass spectrometry (UHPLC/ESI Q-Orbitrap). The Q-Orbitrap Full MS/dd-MS 2 (data dependent acquisition) was used to acquire product-ion spectra of individual pesticides to build a compound database or an MS library, while its Full MS/DIA (data independent acquisition) was utilized for sample data acquisition from fruit and vegetable matrices fortified with pesticides at 10 and 100 μg/kg for target screening purpose. Accurate mass, retention time and response threshold were three key parameters in a compound database that were used to detect incurred pesticide residues in samples. The concepts and practical aspects of in-spectrum mass correction or solvent background lock-mass correction, retention time alignment and response threshold adjustment are discussed while building a functional and working compound database for target screening. The validated target screening method is capable of screening at least 94% and 99% of 448 pesticides at 10 and 100 μg/kg, respectively, in fruits and vegetables without having to evaluate every compound manually during data processing, which significantly reduced the workload in 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 | 0,000 |
| 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 découle