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Enregistrement W2983494963 · doi:10.1016/j.mex.2019.11.014

Rapid determination of heterocyclic amines in ruminant meats using accelerated solvent extraction and ultra-high performance liquid chromatograph–mass spectrometry

2019· article· en· W2983494963 sur OpenAlexafffund
Charles F. Manful, Natalia P. Vidal, Thu Huong Pham, Muhammad Nadeem, Evan Wheeler, Melissa C. Hamilton, Karen M. Doody, Raymond Thomas

Notice bibliographique

RevueMethodsX · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePesticide Residue Analysis and Safety
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMemorial University of NewfoundlandAtlantic Canada Opportunities AgencyResearch and Development Corporation of Newfoundland and LabradorDepartment of Natural Resources, Government of Newfoundland and Labrador
Mots-clésChromatographyAccelerated solvent extractionMass spectrometrySolventExtraction (chemistry)ChemistrySolvent extractionOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cooking techniques such as grilling confer several benefits to meat during food preparation including improved palatability, digestibility, preservation, and safety, as well as enhancing the sensory characteristics and net nutritional gain. However, grilling can lead to the formation of harmful compounds such heterocyclic amines (HCAs). HCAs are potent carcinogenic and mutagenic nitrogen containing compounds produced during certain cooking conditions of protein rich foods. Dietary intake of HCAs is associated with increased risk factors for cancers in humans. As such, there is overwhelming interest in identifying improved methods for rapid and accurate determination of heterocyclic amines in food matrices that is sensitive and avoids exhaustive sample preparation steps. Herein, we describe an approach that involves first extracting HCAs by pressurized accelerated solvent extractor using methanol as solvent, followed by addition of internal standard and quantification of HCAs by ultra-high performance liquid chromatography-high resolution accurate mass spectrometric detection (UHPLC-HRAMS). This method is fast, accurate, reproducible and does not require exhaustive sample pre-treatments prior to UHPLC-HRAMS analysis compared to existing/traditional methods for HCA analysis. •The method is automated, fast and uses tunable pressurized liquid extractor to selectively extract HCAs•Method does not require exhaustive cleanup and preconcentration steps prior to UHPLC/HRAMS analysis of HCAs•Validation showed method to be accurate, precise, and useful for routine multi-sample HCA analyses.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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