Impact of processing steps (filtration, creaming and pasteurization) on the botanical classification of honey using LC-QTOF-MS
Notice bibliographique
Résumé
• The chemical fingerprint of processed honeys was studied using LC-QTOF-MS. • Filtration, creaming and pasteurization had little impact on the chemical fingerprints. • Honey processing did not impact the capacity to authenticate the botanical origin using LC-MS. • Testing the impact of processing is essential when selecting honey authenticity markers. The present study investigated the impact of filtration, creaming and pasteurization on the authentication of the botanical origin of honey using the dilute-and-shoot method in liquid chromatography coupled to mass spectrometry (LC-MS). The analytical method performances were satisfactory (analyte recoveries ranging from 95 % to 103 % and inter-day precision below 12 %). Three types of raw honeys including blueberry, canola and clover were processed under controlled conditions. Filtration, creaming and pasteurization had no impact on honey botanical classification based on the LC-MS fingerprint, and the key molecular fingerprints were retained after processing. However, results revealed that testing the impact of processing is essential when selecting honey authenticity markers because some candidates (e.g. adenosine) are not stable or can be removed during honey processing. The results of the present study also highlighted the suitability of the dilute-and-shoot approach to both develop authentication tools for honey and study the impact of processing methods on specific chemicals in honeys.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».