Determination of Cannabinoids in <i>Cannabis sativa</i> Dried Flowers and Oils by LC-UV: Single-Laboratory Validation, First Action 2018.10
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Legalization of Cannabis across many U.S. states and in Canada had led to an urgent need for validated analytical methods for the quantitation of cannabinoids in Cannabis sativa L. flowers and finished products. The AOAC Stakeholder Panel on Strategic Food Analytical Methods Cannabis Expert Review Panel (ERP) approved an HPLC-diode-array detection (DAD) method for First Action Official MethodsSM status. OBJECTIVE: To present Official Methods of AnalysisSM (OMA) 2018.10 method details, validation results, and additional method extension data as approved by the ERP and further requirements for Final Action Official MethodsSM status. METHODS: This previously published method used 80% aqueous methanol via sonication for extracting eight cannabinoids-tetrahydrocannabidiolic acid, tetrahydrocannabinol, cannabidiolic acid, cannabidiol, tetrahydrocannabivarin, cannabigerol, cannabinol, and cannabichromene-in dried flowers followed by reversed-phase chromatographic separation and UV detection. RESULTS: The original method underwent extensive method optimization and a single-laboratory validation. Additional requirements requested by the Standard Method Performance Requirement (SMPR®) included a method extension, which was performed to collect repeatability data on two additional cannabinoids: cannabidivarinic acid and cannabigerolic acid. The methods performance was compared with the AOAC SMPR 2017.002 and 2017.001. RSDr ranged from 0.78 to 10.08% and recoveries from 90.7 to 99.2% in several different chemotypes. CONCLUSIONS: The ERP adopted the method and provided recommendations for achieving Final Action status. HIGHLIGHTS: After submission of additional validation data, an HPLC-DAD method for quantitation of cannabinoids in dried flowers and oils was accepted for First Action Official Method status (OMA 2018.10).
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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 | 0,007 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
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 ».