Potential of Recent Ambient Ionization Techniques for Future Food Contaminant Analysis Using (Trans)Portable Mass Spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In food analysis, a trend towards on-site testing of quality and safety parameters is emerging. So far, on-site testing has been mainly explored by miniaturized optical spectroscopy and ligand-binding assay approaches such as lateral flow immunoassays and biosensors. However, for the analysis of multiple parameters at regulatory levels, mass spectrometry (MS) is the method of choice in food testing laboratories. Thanks to recent developments in ambient ionization and upcoming miniaturization of mass analyzers, (trans)portable mass spectrometry may be added to the toolkit for on-site testing and eventually compete with multiplex immunoassays in mixture analysis. In this study, we preliminary evaluated a selection of recent ambient ionization techniques for their potential in simplified testing of selected food contaminants such as pesticides, veterinary drugs, and natural toxins, aiming for a minimum in sample preparation while maintaining acceptable sensitivity and robustness. Matrix-assisted inlet ionization (MAI), handheld desorption atmospheric pressure chemical ionization (DAPCI), transmission-mode direct analysis in real time (TM-DART), and coated blade spray (CBS) were coupled to both benchtop Orbitrap and compact quadrupole single-stage mass analyzers, while CBS was also briefly studied on a benchtop triple-quadrupole MS. From the results, it can be concluded that for solid and liquid sample transmission configurations provide the highest sensitivity while upon addition of a stationary phase, such as in CBS, even low μg/L levels in urine samples can be achieved provided the additional selectivity of tandem mass spectrometry is exploited.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».