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 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 ».