Determination of 5-nitro-2-furaldehyde as marker residue for nitrofurazone treatment in farmed shrimps and with addressing the use of a novel internal standard
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We developed a significantly improved ultra-high performance liquid chromatography-tandem mass spectrometry method for determination of 5-nitro-2-furaldehyde (NF) as a surrogate using a novel internal standard for the detection of nitrofurazone. We used 2,4-dinitrophenylhydrazine derivatization and furfural as the internal standard. Derivatization was easily performed in HCl using ultrasonic manipulation for 5 min followed by liquid extraction using ethyl acetate. The samples were concentrated and purified using reverse phase and alumina cartridges in tandem. The derivatives were separated using a linear gradient elution on a C18 column with methanol and water as the mobile phase in negative ionization mode and multiple reaction monitoring. Under the optimized conditions, the calibration curves were linear from 0.2 to 20 μg/L with correlation coefficients >0.999. Mean recoveries were 80.8 to 104.4% with the intra- and inter-day relative standard deviations <15% at spiking levels of 0.1 to 10 μg/kg. The limits of detection and quantification were 0.05 and 0.1 μg/kg, respectively. This method is a robust tool for the identification and quantitative determination of NF in shrimp samples.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 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 ».