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Enregistrement W4390046785 · doi:10.1021/jasms.3c00376

Trimethylation Enhancement Using Diazomethane (TrEnDi) Enables Enhanced Detection of Glufosinate and 3-(Methylphosphinico)propionic Acid from Complex Canola Samples

2023· article· en· W4390046785 sur OpenAlexafffund
Christian A. Rosales, Krysten Sheedy, Karl V. Wasslen, Jeffrey M. Manthorpe, Jeffrey C. Smith

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society for Mass Spectrometry · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePesticide and Herbicide Environmental Studies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of OntarioCanada Foundation for InnovationOntario Research FoundationCarleton University
Mots-clésGlufosinateChemistryDerivatizationDiazomethaneAnalyteChromatographyDetection limitElectrosprayTandem mass spectrometryMass spectrometryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the past century, agriculture practices have transitioned from manual cultivation to the use of an array of chemical herbicides for weed control including phosphinothricin, or glufosinate (GLUF). Consequently, the potential for long-term residual GLUF exposure in the food chain has increased, highlighting the need for improved analytical strategies for its detection, as well as the detection of its main breakdown product 3-(methylphosphinico)propionic acid (MPPA). Chemical derivatization strategies have been developed to improve the detection of GLUF and MPPA via liquid chromatography tandem mass spectrometry analyses. Herein, we employ trimethylation enhancement using diazomethane (TrEnDi) for the first time as a means to confer analytical advantages via quantitatively derivatizing these analytes into permethylated GLUF ([GLUF Tr ] + ) and MPPA ([MPPA Tr +H] + ). Comparing [GLUF Tr ] + and [MPPA Tr +H] + to underivatized counterparts, TrEnDi yields 2.8-fold and 1.7-fold improvements in reversed-phase chromatographic retention, respectively, while MS-based sensitivity is enhanced 4.1-fold and 11.0-fold, respectively. Successful analyte derivatization (with >99% yields) was further demonstrated on a commercial herbicide solution imparting consistent analytical enhancements. To investigate the benefits of TrEnDi in a bona fide agricultural scenario, simple aqueous extractions from distinct parts of field-grown canola plants were performed to quantify GLUF and MPPA before and after TrEnDi derivatization. In their underivatized forms, GLUF and MPPA were undetectable in all field samples, whereas [GLUF Tr ] + and [MPPA Tr +H] + were readily quantifiable using the same analysis conditions. Our results demonstrate that TrEnDi continues to be a useful tool to enhance the analytical characteristics of organic molecules that are traditionally difficult to detect.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,243 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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