Fungal Contamination Monitoring in Legal Cannabis Using Ultra-High Performance Liquid Chromatography Tandem Mass Spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Health Canada’s mission to help the people of Canada maintain and improve their health requires rigorous testing of cannabis legal products. The contaminants of cannabis products need to meet the requirements set out in the Cannabis Act and Regulations. Mycotoxins are known cannabis contaminants. They are secondary metabolites produced by fungi that, when exposed to humans, can cause serious health issues. Numerous fungal species have been detected on cannabis, notably, the toxigenic Aspergillus spp, Penicillium spp, and Fusarium spp. These fungal species produce aflatoxins, ochratoxin A, and deoxynivalenol, respectively. To ensure product safety for Canadian consumers, a detection and quantification ultra-high performance liquid chromatography tandem mass spectrometry method was devised for these mycotoxins. Contrary to other published methods, the present method does not require either costly immunoaffinity columns or isotope-labeled internal standards. The method was validated on multiple samples of cannabis plants. It was shown that accurate quantification in plant samples requires a standard addition curve. Limits of detection and quantification were sufficient for regulatory and monitoring purposes. This method could decrease compliance-related costs for the legal cannabis industry.
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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 | 0,000 |
| 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 ».