Reductive Amination for LC–MS Signal Enhancement and Confirmation of the Presence of Caribbean Ciguatoxin-1 in Fish
Notice bibliographique
Résumé
Ciguatera poisoning is a global health concern caused by the consumption of seafood containing ciguatoxins (CTXs). Detection of CTXs poses significant analytical challenges due to their low abundance even in highly toxic fish, the diverse and in-part unclarified structures of many CTX congeners, and the lack of reference standards. Selective detection of CTXs requires methods such as liquid chromatography coupled to tandem mass spectrometry (LC-MS/MS) or high-resolution MS (LC-HRMS). While HRMS data can provide greatly improved resolution, it is typically less sensitive than targeted LC-MS/MS and does not reliably comply with the FDA guidance level of 0.1 µg/kg CTXs in fish tissue that was established for Caribbean CTX-1 (C-CTX-1). In this study, we provide a new chemical derivatization approach employing a fast and simple one-pot derivatization with Girard's reagent T (GRT) that tags the C-56-ketone intermediate of the two equilibrating C-56 epimers of C-CTX-1 with a quaternary ammonium moiety. This derivatization improved the LC-MS/MS and LC-HRMS responses to C-CTX-1 by approximately 40- and 17-fold on average, respectively. These improvements in sensitivity to the GRT-derivative of C-CTX-1 are attributable to: the improved ionization efficiency caused by insertion of a quaternary ammonium ion; the absence of adduct-ions and water-loss peaks for the GRT derivative in the mass spectrometer, and; the prevention of on-column epimerization (at C-56 of C-CTX-1) by GRT derivatization, leading to much better chromatographic peak shapes. This C-CTX-1-GRT derivatization strategy mitigates many of the shortcomings of current LC-MS analyses for C-CTX-1 by improving instrument sensitivity, while at the same time adding selectivity due to the reactivity of GRT with ketones and aldehydes.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».