A High-Throughput Fast Chromatography-Tandem Mass Spectrometry-Based Method for Deoxynivalenol Quantification in Wheat Grain
Notice bibliographique
Résumé
Fusarium head blight (FHB), caused by Fusarium spp., is a destructive disease of cereal grains. Apart from grain yield loss, a major quality concern is contamination with Fusarium-produced mycotoxins, specifically deoxynivalenol (DON). Mycotoxins accumulate in the grain, making it unfit for consumption by humans and animals. Breeding cultivars with high disease resistance and low mycotoxin contamination is a priority for wheat breeders. However, DON measurement in breeding programs is expensive and time consuming due to the lack of efficient quantification methods. In this study, we established a simple fast chromatography-tandem mass spectrometry method, which employed a one-step acetonitrile extraction protocol with a short guard column to reduce complexity, cost, and analysis time. To ensure robustness and reproducibility, the method was validated according to the U.S. Food and Drug Administration Guidance for Bioanalytical Method Validation. Furthermore, the method was applied for determination of DON in 102 wheat grain samples. Obtained results highly correlated with the conventional immunological method for all tested samples. With its ease of use, rapid sample analysis, and high sensitivity and accuracy, the method could be integrated into current FHB breeding programs to increase breeding efficiency and accelerate screening progress to identify germplasm with increased resistance to DON accumulation. [Formula: see text] Copyright © 2022 The Author(s). This is an open access article distributed under the CC BY 4.0 International license .
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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 | 0,001 |
| 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 ».