Determination of Deoxynivalenol in Soft Wheat by Immunoaffinity Column Cleanup and LC-UV Detection: Interlaboratory Study
Notice bibliographique
Résumé
An interlaboratory study was conducted to assess the applicability of a previously validated method for the analysis of deoxynivalenol (DON) in cereal and cereal products to soft wheat in the range of >0.1-3.0 microg/g. The study evaluated a generic method to determine DON at levels that bracket the existing Canadian guidelines for DON in soft wheat destined for use in baby foods and nonstaple foods. Collaborators selected one of 2 approved brands of DON immunoaffinity column for cleanup and their choice of qualified C18 liquid chromatographic (LC) column. Separation was by LC with UV detection. Blind duplicates from 5 levels of naturally contaminated wheat and a pair of spiked wheat samples were successfully analyzed by 12 laboratories in 8 countries. For samples naturally contaminated with DON from <0.1-2.2 microg/g, the relative standard deviation of repeatability (RSDr) ranged from 3.1 to 14.8%. For reproducibility, the RSDR ranged from 21.0 to 32.9% and the HorRat range was 1.0 to 1.9. Recoveries of 0.5 microg/g DON spiked into wheat ranged from 66 to 98%, with an average of 84%. The RSDr was 5.4%, the RSDR was 12.6%, and the HorRat value was 0.7.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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 ».