Evaluation of ELISA-based method for total anabaenopeptins determination and comparative analysis with on-line SPE-UHPLC-HRMS in freshwater cyanobacterial blooms
Notice bibliographique
Résumé
Anabaenopeptins (APs) are bioactive cyanopeptides of emerging concern produced by cyanobacteria. The research for analytical development has recently gained in importance due to their abundance in toxic cyanobacterial blooms. A new commercial enzyme-linked immunosorbent assay kit for the determination of total APs (APtot ELISA) has been released promising a rapid response with good cost efficiency for the routine monitoring of uncommon cyanopeptides. The present study explores the suitability of this new kit in comparison with a validated quantitative analytical method based on liquid chromatography coupled to mass spectrometry (LC-MS). The validation results were comparable with both methods for accuracy, precision, and calibration. Method detection limits were more sensitive using LC-MS specifically evaluated at 0.011 and 0.013 μg L−1 for AP-A and B respectively, compared to APtot ELISA evaluated at 0.10 μg L−1 for total of the two. For APtot ELISA, results were independent from the matrix; however, a systematic signal response was measured in blanks, requiring a blank subtraction in data treatment. Cross-reactivity of APtot ELISA was investigated by analyzing ten cyanopeptides selected for their abundance and diversity. Cyanopeptolin A (CP-A), nodularin-R (NOD), microcystin (MC)-RR, [Asp3]RR, and HilR showed cross-reactivity with an average overestimation going from 25 to 66%. Considering the contribution of cross-reactive cyanopeptides, thirteen lake samples out of fifteen showed higher concentrations using APtot ELISA with overestimation values up to 2261% compared to LC-MS. In light of this study results, LC-MS should still be preconized for the study and monitoring of APs when sensitivity and specificity are needed.
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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 | 0,001 | 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 ».