Development and validation of a method for the determination of aminoglycosides in foods using LC‐MS/MS with a zwitterionic HILIC stationary phase
Notice bibliographique
Résumé
Aminoglycosides (AMGs) are broad-spectrum antibiotics that have bactericidal activity against aerobic bacterial infection and are commonly used as veterinary drugs on food-producing animals and in human medicine.Thus, it is important to monitor residues in food to control AMG use.Many countries have established maximum residue limits (MRL) for aminoglycosides approved for use on animals.AMGs are often analyzed in honey, eggs, milk, tissues, and biofluids of foodproducing animals for control and monitoring purposes.AMGs are highly polar compounds and show little to no retention in reversed phase columns.Although ionpairing reagents have been utilized successfully to chromatograph AMGs on C18 columns, when used with liquid chromatography tandem mass spectrometry (LC-MS/MS) this approach suffers from ion suppression and contamination of the LC and MS/MS systems.The introduction of hydrophilic interaction chromatography (HILIC) provided a more MS-compatible option for the analysis of polar compounds.Here we show the results from the successful evaluation of the Atlantis Premier BEH Z-HILIC column, which has a sulfobetaine zwitterionic chemistry, for the determination of AMGs.Samples of milk, eggs, and honey were extracted using a solution that contained 10 mM ammonium acetate, 0.4mM ethylenediamine tetraacetic acid (EDTA), 0.5% NaCl, and 2% trichloroacetic acid (TCA) and subjected to clean-up by Solid-Phase Extraction (SPE) on Oasis HLB cartridges prior to LC-MS/MS.The method was successfully validated according to Commission Implementing Regulation (EU) 2021/808 and is suitable for reliable determination of residues to check compliance with MRLs and in cases where use of the substances is not allowed.
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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 | 0,000 | 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 ».