Semiquantitation of Paralytic Shellfish Toxins by Hydrophilic Interaction Liquid Chromatography-Mass Spectrometry Using Relative Molar Response Factors
Notice bibliographique
Résumé
-11 hydroxyl analogs called M-toxins, accurate quantitation by liquid chromatography-mass spectrometry (LC-MS) can be challenging. In the absence of standards, PSTs are often semiquantitated using standards of a different analog (e.g., STX), an approach with a high degree of uncertainty due to the highly variable sensitivity between analytes in electrospray ionization. Here, relative molar response factors (RMRs) were investigated for a broad range of PSTs using common LC-MS approaches in order to improve the quantitation of PSTs for which standards are unavailable. First, several M-toxins (M1-M6, M9 and dcM6) were semipurified from shellfish using preparative gel filtration chromatography and quantitated using LC-charged aerosol detection (LC-CAD). The RMRs of PST certified reference materials (CRMs) and M-toxins were then determined using selective reaction monitoring LC-MS/MS and full scan LC-high-resolution MS (LC-HRMS) methods in positive and negative electrospray ionization. In general, RMRs for PSTs with similar chemical structures were comparable, but varied significantly between subclasses, with M-toxins showing the lowest sensitivity. For example, STX showed a greater than 50-fold higher RMR than M4 and M6 by LC-HRMS. The MS instrument, scan mode and polarity also had significant impacts on RMRs and should be carefully considered when semiquantitating PSTs by LC-MS. As a demonstration of their utility, the RMRs determined were applied to the semiquantitation of PSTs in contaminated mussels, showing good agreement with results from calibration with CRMs.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».