Method development and evaluation for the determination of perfluoroalkyl and polyfluoroalkyl substances in multiple food matrices
Notice bibliographique
Résumé
A method for the determination of 21 perfluorinated and 10 polyfluorinated alkyl substances (PFAS) was developed for application in different food matrices. Acetonitrile was used as the extraction solvent with solid phase extraction weak anion-exchange (SPE-WAX) clean up, with LC-MS/MS analysis using both surrogate and performance standards to correct for losses during sample preparation and matrix effects. The method has been evaluated in four different matrices (fish, pizza, chicken nuggets and spinach). Originally, the focus was to develop a method for foods commonly thought to be a source of PFASs (e.g. fish). It was expanded to include foods where PFAS exposure would be possible through their presence in grease-proof food packaging (e.g. pizza, chicken nuggets). Vegetables (lettuce) and fruit (tomato) have recently been considered as part of proficiency testing programmes, so the inclusion of some testing in a vegetable matrix (i.e. spinach) was also added to the testing. Limits of quantification ranged from 0.018 ng g−1 (L-PFDS) to 5.28 ng g−1 (FHEA), although method quantification limits for PFBA (12.4 ng g−1), 6:2 PAP (8.96 ng g−1) and 8:2 PAP (3.49 ng g−1) were elevated above instrumental limits owing to their consistent detection in reagent blank samples. PFAS analyses were strongly impacted by matrix, therefore the use of isotopically labelled internal standards was critical to the development of accurate results. The accuracy of the method using numerous proficiency testing schemes or interlaboratory comparison studies has shown the developed method to be successful with z-scores for all concerned analytes in all test matrices remaining within ±2.0, with the exception of PFBA in wheat flour which was −2.4.
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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 | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».