A systematic review of analytical methods for the detection and quantification of β-<i>N</i>-methylamino-<scp>l</scp>-alanine (BMAA)
Notice bibliographique
Résumé
Neurodegenerative diseases are influenced by environmental factors such as exposure to toxins including the cyanotoxin β-N-methylamino-l-alanine (BMAA) that can bioaccumulate in common food sources such as fish, mussels and crabs. Accurate and precise analytical methods are needed to detect and quantify BMAA to minimize human health risks. The objective of this review is to provide a comprehensive overview of the methods used for BMAA analysis from 2003 to 2019 and to evaluate the reported performance characteristics for each method to determine the consensus data for each analytical approach and different sample matrices. Detailed searches of the database Web of Science™ (WoS) were performed between August 21st, 2018 and April 5th, 2019. Eligible studies included analytical methods for the detection and quantification of BMAA in cyanobacteria and bioaccumulated BMAA in higher trophic levels, in phytoplankton and zooplankton and in human tissues and fluids. This systematic review has limitations in that only the English language literature is included and it did not include standard operating protocols nor any method validation data that have not been made public. We identified 148 eligible studies, of which a positive result for BMAA in one or more samples analyzed was reported in 84% (125 out of 148) of total studies, 57% of HILIC studies, 92% of RPLC studies and 71% of other studies. The largest discrepancy between different methods arose from the analysis of cyanobacteria samples, where BMAA was detected in 95% of RPLC studies but only in 25% of HILIC studies. Without sufficient published validation of each method's performance characteristics, it is difficult to establish each method as fit for purpose for each sample matrix. The importance of establishing methods as appropriate for their intended use is evidenced by the inconsistent reporting of BMAA across environmental samples, despite its prevalence in diverse ecosystems and food webs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».