Advances and Applications of Capillary Electrophoresis Mass Spectrometry in Food Analysis: Strategies for Online and Offline Preconcentration
Notice bibliographique
Résumé
Advancements in food technology have increased the need for thorough analysis to ensure food safety, quality, and compliance with regulatory requirements. Capillary electrophoresis-mass spectrometry (CE-MS) has emerged as a powerful tool in food analysis due to its high separation efficiency, low sample consumption, and ability to handle complex matrices. However, challenges such as the use of volatile running buffers and maintaining the stability of the electrical circuit connecting the CE and MS systems have been addressed through advancements in interface designs, such as sheathless systems and optimized sheath-liquid compositions. Online and offline preconcentration techniques have significantly enhanced CE-MS sensitivity (up to 1000-fold) through stacking methods such as large volume sample stacking (LVSS) and dynamic pH junction stacking. Meanwhile, offline sample preparation techniques, such as solid-phase extraction (SPE) and liquid-based methods, are essential for removing matrix interferences and preconcentrating targeted analytes. This review explores both online and offline preconcentration methods and emphasizes the importance of CE-MS in helping researchers develop effective strategies for selecting the best preconcentration methods for food analysis.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».