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Enregistrement W4406894007 · doi:10.1016/j.chroma.2025.465732

International interlaboratory study to normalize liquid chromatography-based mycotoxin retention times through implementation of a retention index system

2025· article· en· W4406894007 sur OpenAlexafffund
Megan J. Kelman, Justin B. Renaud, Pearse McCarron, Shawn Hoogstra, Jinxiang Wang, Elisabeth Varga, Andrea Patriarca, Lia Visintin, Marthe De Boevre, Sarah De Saeger, V Karanghat, Dajana Vuckovic, David McMullin, Chiara Dall’Asta, Kolawole I. Ayeni, Benedikt Warth, Meimei Huang, Sheryl A. Tittlemier, Lili Mats, Ruiguo Cao, Michael Sulyok, Franz Berthiller, Michael Kühn, B Cramer, Biancamaria Ciasca, Veronica M. T. Lattanzio, Siegrid De Baere, Siska Croubels, Natasha DesRochers, Srinivas Sura, Edward J. Wright, Indira Thapa, Barbara A. Blackwell, Kai Zhang, Janet Yuen Ha Wong, L.C. Burns, David J. Borts, Mark W. Sumarah

Notice bibliographique

RevueJournal of Chromatography A · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycotoxins in Agriculture and Food
Établissements canadiensCanadian International Grains InstituteCanadian Food Inspection AgencyCarleton UniversityNational Research Council CanadaConcordia UniversityInstitute for Marine BiosciencesAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaAgriculture and Agri-Food CanadaVeterinärmedizinische Universität WienIowa State UniversityUniversität WienConcordia UniversityUniversità degli Studi di ParmaAustrian Science FundCarleton UniversityCranfield UniversityGenome CanadaDipartimenti di EccellenzaMitacs
Mots-clésChemistryChromatographyMycotoxinKovats retention indexRetention timeIndex (typography)Gas chromatographyFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Evaluation of N-alkylpyridinium-3-sulfonates (NAPS) retention index (RI) system for mycotoxins. • Participation of 24 expert laboratories in interlaboratory study providing 44 method datasets. • NAPS RI supported retention time (t R ) normalization. • Participant RI data supported t R prediction. • Anchoring and Tanimoto structural similarity coefficients are suitable to improve t R . Monitoring for mycotoxins in food or feed matrices is necessary to ensure the safety and security of global food systems. Due to a lack of standardized methods and individual laboratory priorities, most institutions have developed their own methods for mycotoxin determinations. Given the diversity of mycotoxin chemical structures and physicochemical properties, searching databases, and comparing data between institutions is complicated. We previously introduced incorporating a retention index (RI) system into liquid chromatography mass spectrometry (LC-MS) based mycotoxin determinations. To validate this concept, we designed an interlaboratory study where each participating laboratory was sent N-alkylpyridinium-3-sulfonates (NAPS) RI standards, and 36 mycotoxin standards for analysis using their pre-optimized LC-MS methods. Data from 44 analytical methods were submitted from 24 laboratories representing various manufacturer platforms, LC columns, and mobile phase compositions. Mycotoxin retention times (t R ) were converted to RI values based on their elution relative to the NAPS standards. Trichothecenes (deoxynivalenol, 3-acetyldeoxynivalenol, 15-acetyldeoxynivalenol) showed t R consistency (± 20–50 RI units, 1–5 % median RI) regardless of mobile phase or type of chromatography column in this study. For the remaining mycotoxins tested, the RI values were strongly impacted by the mobile phase composition and column chemistry. The ability to predict t R was evaluated based on the median RI mycotoxin values and the NAPS t R . These values were corrected using Tanimoto coefficients to investigate whether structurally similar compounds could be used as anchors to further improve accuracy. This study demonstrated the power of employing an RI system for mycotoxin determinations, further enhancing the confidence of identifications.

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)0,096
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,505

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0960,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,263
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'étudeObservationnel
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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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