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Enregistrement W4306893324 · doi:10.1093/jaoacint/qsac125

Determination of Ethanol Content in Water Kefir Using Headspace Gas Chromatography With Mass Spectrometry Detection: Matrix Extension and Methanol Characterization

2022· article· en· W4306893324 sur OpenAlexafffund
Hong Sy, Michael Chan, Jamie Finley

Notice bibliographique

RevueJournal of AOAC International · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTea Polyphenols and Effects
Établissements canadiensBritish Columbia Institute of Technology
Organismes subventionnairesBritish Columbia Institute of Technology
Mots-clésChromatographyChemistryMass spectrometryMatrix (chemical analysis)MethanolGas chromatographyGas chromatography–mass spectrometryAnalytical Chemistry (journal)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Water kefir is a fermented beverage using water, sugar, and cultured microorganism grains as the primary ingredients. Ethanol may be present at varying levels within the final product due to the fermentation process, so it is vital to have a validated method to meet regulatory, quality, and safety requirements. OBJECTIVE: This study describes using water kefir as a matrix for the evaluation of the previously validated method employing headspace gas chromatography mass spectrometry (HS-GCMS) detection for ethanol in kombucha. The study objective is to demonstrate the method originally using kombucha is also fit for the analysis of water kefir. This method will also evaluate the determination of methanol within the water kefir samples. METHOD: The matrix extension study was performed as per the AOAC INTERNATIONAL guidance documents outlined in Appendix K: Guidelines for Dietary Supplements and Botanicals using HS-GCMS for ethanol determination. Ethanol determination in each water kefir sample is quantified against an external standard calibration curve. The same instrumentation is used for methanol characterization. RESULTS: RSDr and HorRat values obtained for from the study demonstrated acceptable precision with RSDr values of 1.03 to 6.68% and HorRat values determined to be between 0.23 and 1.52 for ethanol determination within kefir samples. Similarly, acceptable values of RSDr ranging from 1.45 to 3.39% and HorRat ranging from 0.25 to 0.49 were observed with methanol determination. For methanol determination, the limit of detection (LOD) and limit of quantification (LOQ) determined for the method in this study to be 16 and 21 ppm, respectively. The methanol spike recovery study gave overall recoveries ranging from 89 to 91%, demonstrating acceptable method accuracy. CONCLUSIONS: The results of this study demonstrate the previously validated HS-GCMS method for ethanol determination in kombucha can also be used to quantify ethanol in water kefir samples. The method is also suitable for the determination of methanol within water kefir samples. HIGHLIGHTS: A straightforward method has been adapted to include the the quantification of ethanol and methanol in fermented beverages such as Water Kefir samples.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,197
Score d'incertitude au seuil0,315

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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