Determination of Ethanol Content in Kombucha Using Headspace Gas Chromatography with Mass Spectrometry Detection: Single-Laboratory Validation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Kombucha is a fermented beverage made with tea, sugar, and a symbiotic colony of bacteria and yeast that is usually marketed as a non-alcoholic beverage. Products must contain <0.5% and <1.1% alcohol by volume in the United States and Canada respectively to be classified as non-alcoholic products. Prior studies have found that Kombucha beverages can become very acidic and may contain levels of alcohol above 1% which can be a potential health risk to children and the developing fetus during pregnancy. OBJECTIVE: Given the public safety concerns and legal requirements associated with the level of alcohol within Kombucha beverages, there is a need for accurate and reliable methods. Herein we describe the validation of a sensitive, rapid, and simple Headspace Gas Chromatographic method with mass spectrometric detection for determining ethanol in Kombucha. METHODS: Method performance characteristics measured included linearity, accuracy, precision, limit of detection (LOD), and limit of quantification (LOQ) as per AOAC International guideline Appendix K Part 1. Performance was evaluated against the AOAC Standard Method Performance Requirements 2016.001 for determination of ethanol in Kombucha. RESULTS: The linear dynamic range for this method was confirmed over the range of 0.025 to 2.47% ABV. The LOD and LOQ were determined to be 0.0002% and 0.002% ABV, respectively. With a spike recovery of 102% for accuracy and precision of RSDr ≤ 4% the method met the SMPR requirements within the analytical range. CONCLUSIONS: The results of this validation study demonstrated the method is fit for the purpose of quantifying ethanol in Kombucha and is suitable for rapid and easy integration by laboratories to ensure that regulatory requirements are met.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».