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%.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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 ».