A LC-MS/MS method with electrospray ionization and atmospheric pressure chemical ionization source for analysis of pesticides in hemp
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pesticide testing for hemp has traditionally focused on techniques like QuEChERS with dSPE and SPE which demand time-consuming sample preparation, typically resulting in poor recovery rates for some pesticides, and requires the use of both LC-MS/MS and GC-MS/MS based instruments to cover the analysis for all regulated pesticides. In this study, we describe a streamlined approach for working with LC-MS/MS featuring a dual electrospray ionization (ESI) and atmospheric pressure chemical ionization (APCI) sources using solvent extraction for faster and easier sample preparation and with 80-120% recovery for the analysis of all of 66 pesticides (regulated by California state in cannabis) with low detection limits in hemp. METHODS: A simple solvent extraction with acetonitrile was used to extract pesticides from hemp. A LC-MS/MS system with dual ESI and APCI source was used to determine sensitivity for the analysis of 66 pesticides in hemp matrix, 62 pesticides were analyzed using an 18-min LC-MS/MS method with an ESI source and the other 4 pesticides were measured using a 6-min LC-MS/MS method with an APCI source. RESULTS: The limit of quantitation (LOQ) of all 66 pesticides in hemp was in the range of 0.0025-0.1 μg/g which was well below the California state action limits of these analytes in cannabis products. A simple, fast, and cost-effective solvent extraction method was used for sample preparation to get good recovery in the range of 80-120% with RSD less than 20%. The unique ionization mechanism of chlorinated pesticides such as pentachloronitrobenzene using the LC-MS/MS system with an APCI source was elucidated. The proficiency test report generated with the LC-MS/MS method showed acceptable results for all of 66 pesticides in hemp with all of th z scores less than 2 with no false positives and negatives. The stability data collected over 5 days showed RSD less than 20% for 66 pesticides in hemp, and this demonstrated the robustness of the LC-MS/MS system used in this work. CONCLUSIONS: A LC-MS/MS method with dual ESI and APCI sources was developed for the analysis of 66 pesticides in hemp. The recovery of all pesticides from a hemp matrix was in the acceptable range of 80-120% with RSD less than 20%.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».