Comparison of calibration strategies for accurate quantitation by isotope dilution mass spectrometry: a case study of ochratoxin A in flour
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Analysis of low-level organic contaminants in complex matrices is essential for monitoring global food safety. However, balancing sample throughput with complex experimental designs and/or sample clean-up to best reduce matrix effects is a constant challenge. Multiple strategies exist to mitigate these effects, with internal standard-based methods such as isotope dilution mass spectrometry (IDMS) being the most advantageous. Here, multiple internal calibration strategies were investigated for the quantification of ochratoxin A (OTA) in wheat samples by liquid chromatography-mass spectrometry (LC-MS). Internal standard-based quantitation methods such as single (ID 1 MS), double (ID 2 MS), and quintuple (ID 5 MS) isotope dilution mass spectrometry, as well as external standard calibration, were explored and compared. A certified reference material (CRM) of OTA in flour, MYCO-1, was used to evaluate the accuracy of each method. External calibration generated results 18–38% lower than the certified value for MYCO-1, largely due to matrix suppression effects. Concurrently, consistently lower OTA mass fractions were obtained for the wheat samples upon quantitation by external calibration as opposed to ID 1 MS, ID 2 MS, and ID 5 MS. All isotope dilution methods produced results that fell within the expected range for MYCO-1 (3.17–4.93 µg/kg), validating their accuracy. However, an average 6% decrease in the OTA mass fraction was observed from results obtained by ID 1 MS compared to those by ID 2 MS and ID 5 MS. Upon scrutiny, these differences were attributed to an isotopic enrichment bias in the isotopically labelled internal standard [ 13 C 6 ]-OTA that was used for ID 1 MS, the OTAL-1 CRM. The advantages and limitations of each isotopic method are illustrated.
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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 | 0,001 |
| 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 ».