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Enregistrement W4392374487 · doi:10.1016/j.foodcont.2024.110424

Development of a targeted and non-targeted direct-injection analysis of plastic-related contaminants in liquor products

2024· article· en· W4392374487 sur OpenAlexafffundabout
Nancy Xiaohe He, Viviane Yargeau, Lan Liu, Stéphane Bayen

Notice bibliographique

RevueFood Control · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEffects and risks of endocrine disrupting chemicals
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchCanada Foundation for Innovation
Mots-clésContaminationBiochemical engineeringBiotechnologyChemistryBiologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alcoholic beverages and liquor products are susceptible to contamination throughout the production process by potentially harmful substances, among which plastic related compounds are of particular concern due to the lack of knowledge regarding their occurrence and effects on human health. The present study aimed to survey several liquor products collected in Canada for the presence of common bisphenols, phthalates, and other plastic related compounds, and to develop and apply a direct-injection non-targeted HPLC-QToF MS method for investigating suspected and unanticipated chemical constituents in a variety of high-proof alcohol products in various types of packaging. Overall, the targeted analysis detected no bisphenols in any of the liquor products (n = 37), while DEHP and DEHA were frequently detected, at levels up to nearly 300 and 95 ng/mL, respectively. For the first time, DPP was detected in vodka, BBzP detected brandy, and DEHA in vodka, rum, whiskey, whisky, gin, and brandy. The non-targeted workflow was validated for the targeted compound list and the identity of 3 additional compounds outside the original scope, liquiritigenin, ethylparaben, and ethylvanillin, was confirmed. Overall, the type of packaging type did not have a significant impact on the chemical contaminant profile of the liquors, however, the product type and production process seemed to play a role in the contaminant profile. The methodology developed provides for a fast and simple way of analyzing liquor products for purposes of contaminant surveillance, comparison, as well as for characterization. To our knowledge, this is the first report for applying LC-MS on the non-targeted analysis of plastic-related contaminants in high-proof alcoholic beverages.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,252 · 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
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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