Preparation and characterization of an immunoaffinity column for the selective extraction of azaspiracids
Notice bibliographique
Résumé
The presence of azaspiracids (AZAs) in shellfish may cause food poisoning in humans. AZAs can accumulate in shellfish filtering seawater that contains marine dinoflagellates such as Azadinium and Amphidoma spp. More than 60 AZA analogues have been identified, of which AZA1, AZA2 and AZA3 are regulated in Europe. Shellfish matrices may complicate quantitation by ELISA and LC-MS methods. Polyclonal antibodies have been developed that bind specifically to the C-26-C-40 domain of the AZA structure and could potentially be used for selectively extracting compounds containing this substructure. This includes almost all known analogues of AZAs, including AZA1, AZA2 and AZA3. Here we report preparation of immunoaffinity chromatography (IAC) columns for clean-up and concentration of AZAs. The IAC columns were prepared by coupling polyclonal anti-AZA IgG to CNBr-activated sepharose. The columns were evaluated using shellfish extracts, and the resulting fractions were analyzed by ELISA and LC-MS. The columns selectively bound over 300 ng AZAs per mL of gel without significant leakage, and did not retain the okadaic acid, cyclic imine, pectenotoxin and yessotoxin analogues that were present in the applied samples. Furthermore, 90-92% of the AZAs were recovered by elution with 90% MeOH, and the columns could be re-used without significant loss of performance.
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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) | 0,000 | 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 ».