A Complementary, Quantitative, and Confirmatory Method to UHPLC/ESI Q-Orbitrap Screening Based on UPHLC/ESI-MS/MS for Analysis of 416 Pesticides in Fruits and Vegetables
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Triple quadrupole (MS/MS) and high-resolution mass spectrometry (HRMS), coupled with ultra-high performance (UHP) liquid chromatography (LC) or gas chromatography (GC), are technologies used to analyze pesticide residues in fruits and vegetables. LC-MS/MS has been the gold standard for analysis of pesticides, offering reliable performance and sensitivity, while LC-HRMS is expanding in application to serve as another benchmark. Method development and testing scope expansion are constantly required with new generation mass spectrometers. OBJECTIVE: This article discusses the development and validation of a quantitative and confirmatory method that can analyze over 400 pesticide residues using a state-of-the-art UHPLC/electrospray ionization (ESI)-MS/MS system. METHODS: Homogenized fruit and vegetable samples were fortified with pesticides and were extracted using a modified quick, easy, cheap, effective, rugged, and safe method. Samples were injected onto a UHPLC/ESI-MS/MS system, and data were acquired in multiple reaction monitoring (MRM) mode. The method was validated using a nested experimental design, and was able to quantify and confirm 416 pesticides in fruits and vegetables. It was also complimentary to the UHPLC/ESI Q-Orbitrap quantitative and screening methods previously developed in the authors' laboratory. RESULTS: The method demonstrated good performance. In all matrixes, 92% of pesticides yielded recoveries between 81-110%, more than 95% of pesticides yielded intermediate precision ≤20%, about 65% of pesticides yielded measurement uncertainties ≤20%, and 96% of pesticides yielded measurement uncertainties ≤50%. CONCLUSION: This method shows great potential to be a standalone method or as part of a laboratory workflow for quantitative and confirmatory analysis of pesticide residues in fruits and vegetables. HIGHLIGHTS: This method was developed using the same mobile phases, analytical columns, and extraction procedure, as UHPLC/ESI Q-Orbitrap methods. Extracts can be run on either system, streamlining monitoring programs and offering high sample throughput.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 0,002 |
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 ».