Analysis of Herbicide and/or Pesticide Residues in Dietary Botanical Supplements
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
Abstract Analysis of pesticides in nutraceuticals, particularly dietary botanical supplements, is challenging owing to the low water content of powder or tablet samples and potentially higher concentration of co‐extracts produced during the drying and manufacturing processes. These co‐extracts can cause signal suppression or enhancement in mass spectrometric (MS) detection. Poor chromatographic stability and peak shapes can also be observed from co‐eluting matrix components. Sample preparation is critical to the detection of pesticides in extracts, and the major sample preparation methods used for dietary botanical supplements included modified QuEChERS (quick, easy, cheap, effective, rugged, and safe) methods, dilute‐and‐shoot, and pressurized liquid extraction (PLE) with in‐cell (on‐line) cleanup. Additional cleanup of extracts was completed by dispersive solid‐phase extraction (dSPE) or solid‐phase extraction (SPE). Recoveries of individual pesticides from a variety of chemical classes of varying polarities were evaluated using the major sample preparation approaches utilized for analysis of pesticides since 2010. Major chemical classes of pesticides included those predominately analyzed by GC‐MS/MS (pyrethroid insecticides) or LC‐MS/MS (carbamates, sulfonyl ureas, phenyl ureas, and neonicotinoid insecticides) and those that have greater flexibility to be analyzed by GC‐MS/MS or LC‐MS/MS (azole and strobilurin fungicides). Other selected herbicides including cyclohexene oxime herbicides, aryloxyphenoxy propionic herbicides, or fungicides that were included in multiresidue analysis methods were also examined. Common dSPE sorbents included primary secondary amine (PSA), octyldecyl silane (C18), graphitized carbon black (GCB), and zirconia and C18 bonded to silica (Z‐Sep + ), while carbon‐based sorbents were used for SPE along with Florisil ® . C18 and PSA were also used for SPE often in combination with a carbon‐based sorbent. Highlighted are the issues with different chemical classes or sample matrix types.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,024 | 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