Analysis of Triphenylmethane Dye Residues and their Leuco‐Forms in Frozen Fish by LC‐MS/MS, Fish Microbial Quality, and Effect of Immersion in Whole Milk on Dye Removal
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A rapid and sensitive liquid chromatography‐tandem mass spectrometry (LC‐MS/MS) method was validated and used to quantify crystal violet (CV), leucocrystal violet (LCV), malachite green (MG), leucomalachite green (LMG), and brilliant green (BG) residues in frozen fish (121 samples) from various countries, in order to detect the use of prohibited antibiotic dyes in fish for human consumption. The microbial quality of the fish was also assessed along with the effectiveness of a simple treatment with whole fat milk to reduce the levels of CV and LCV contamination. CV and LCV were the only two residues detected. They were found in farmed Pangasius (0.362 to 41.34 μg/kg and 0.178 to 10.58 μg/kg, respectively) and Tilapia (1.24 to 9.48 μg/kg and 1.29 to 2.81 μg/kg). Based on aerobic plate count (APC), 74%, 59%, and 55% of the samples of Tilapia fillets (from China) and Pangasius fillets (United Arab Emirates and Vietnam), and 100% and 50% of the skin samples of Hake (Argentina and U.S.A.) were of unacceptable microbial quality (APC > 10 7 cfu/g). Human pathogens, namely Escherichia coli , Staphylococcus aureus , and Vibrio spp., were detected in most fish. A significant reduction in CV and LCV concentrations by more than a third was achieved after immersing Pangasius and Tilapia fillets in whole fat milk for 120 minutes. These findings support the necessity of regular inspections and monitoring of CV and other antibiotic dye residues in fish, along with routine assessments of fish microbial quality, in order to protect public health. Practical Application The described LC‐MS/MS method can be used to rapidly and simultaneously quantify antibiotic dye residues in frozen fish. CV and LCV were detected in farmed Pangasius and Tilapia fillets and their concentrations was reduced by more than one third after immersing the fillets in whole milk for 120 min, a treatment which is not intended to replace safe fish farming practices upstream to artificially lower the level of banned dyes in fish. The findings support the necessity of regular inspections and monitoring of CV and other antibiotic dye residues in fish, along with assessments of fish microbial quality, to protect public health.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».