Quantification of Arsenic Species in Wheat Flour Samples by Ion Chromatography Coupled to High Resolution Inductively Coupled Plasma-Mass Spectrometry (IC-HR-ICP-MS)
Notice bibliographique
Résumé
A method was developed for arsenic speciation of South African wheat flour by microwave-assisted extraction with ion chromatography (IC) separation and detection with high resolution inductively coupled plasma–mass spectrometry (IC-HR-ICP-MS). Method optimization included development of the extraction and elution methods for baseline separation of the As-species in the samples. The As-species were successfully extracted using deionized water and baseline separation was attained using a gradient elution method with 0.5 mM HNO3 (pH 3.4) and 50 mM HNO3 (pH 1.4). Method validation parameters, including trueness (bias), precision, linearity, limit of detection (LOD), limit of quantification (LOQ) and selectivity were evaluated to assess the quality of the results. Three certified reference materials (CRMs), NIST SRM 1568b (rice flour), NMIJ CRM 7533-a (brown rice flour), and ERM BC211 (brown rice flour) were used to evaluate the trueness of the developed method. Low limits of detection and quantification were achieved (0.3 to 2.6 pg g−1 and 1.1 to 8.6 pg g−1, respectively) for the As-species. The dominant peaks in the wheat flour were arsenite (As(III)), dimethyl arsenic acid (DMA), and arsenate (As(V)). The concentrations of the inorganic (iAs), i.e., As(III) and As(V) in the wheat flour were very low from 6.8 to 17.8 ng g−1, with a relative expanded uncertainty (U) of <6.9% (k=2), which is below the permissible level of iAs in food and food products proposed by the World Health Organization (WHO).
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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) | 0,003 | 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 ».