Application of Nontarget Analysis and High-Resolution Mass Spectrometry for the Identification of Thermal Transformation Products of Oxytetracycline in Pacific White Shrimp
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Oxytetracycline (OTC) is an antibiotic authorized for use in aquaculture; it is often detected in seafood products, especially shrimp. Previous studies investigating the fate of OTC in shrimp tissues after cooking were limited to quantification of parent compound residues and did not describe any potential transformation products formed. Hence, the main objective of this study was to apply a nontarget analysis workflow to study the fate of OTC in shrimp muscle. Furthermore, "water" and "spiked" models were evaluated for their suitability to track the transformation of OTC in incurred muscle and to determine whether the matrix plays a role in the transformation pathway. First, four different extraction methods were compared for the determination of OTC in muscle. Second, raw and cooked samples were then extracted using a suitable method (acidified water-methanol-acetonitrile, with cleanup of samples achieved using freezing) and were analyzed by high-performance liquid chromatography quadrupole time-of-flight mass spectrometry. OTC levels were reduced by 75 and 87% in muscle and water, respectively. Identification of thermal transformation products was limited to formula generation, but results showed that different compounds were identified in spiked and incurred muscle.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».