Applications of nDATA for screening, quantitation, and identification of pesticide residues in fruits and vegetables using UHPLC/ESI Q‐Orbitrap all ion fragmentation and data independent acquisition
Notice bibliographique
Résumé
High sample throughput and effective multiresidue methods for screening, quantitation, and identification are desired for the analysis of a large number of pesticides in routine monitoring programs for food safety. This study was designed to explore the use of an UHPLC/ESI Q-Orbitrap nontarget data acquisition for target analysis (nDATA) workflow for screening 655 pesticides and quantifying a small group of 46 most likely incurred pesticide residues in fruits and vegetables in a single analysis. High-resolution mass spectrometers such as the Q-Orbitrap offer unique applications for pesticide analysis using full MS scan with data independent acquisition (DIA) or all ion fragmentation (AIF) scan. The experiments were designed to achieve a balance between selectivity and cycle time by considering parameter settings such as mass resolution and the number of mass isolation windows or isolation window widths. Coupled with ultra-high performance liquid chromatography (UHPLC), both full MS/DIA and full MS/AIF nDATA workflows were evaluated for screening, quantification, and identification in a single analysis. In general, UHPLC/ESI full MS/vDIA detected more fragment ions per pesticide than AIF when one to four fragments were compared. UHPLC/ESI full MS/vDIA and AIF generated comparable quantitative results, but the latter provided slightly better repeatability likely due to its shorter cycle time and more scans across a chromatographic peak. UHPLC/ESI full MS/vDIA may be preferable for screening, quantitation and identification when the testing scope covers a few hundreds of pesticides in a single analysis.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 ».