A Novel Strategy for the Detection of Semicarbazide in Crustaceans by Modified QuEChERS Coupled with Hydrophilic Interaction Liquid Chromatography–Tandem Mass Spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Semicarbazide (SEM), a metabolite of nitrofurazone (NFZ), is widely used to detect the illegal application of NFZ in crustaceans. The conventional detection method involves chemical derivatization combined with reversed-phase liquid chromatography–tandem mass spectrometry (RPLC-MS/MS), which is both complex and time-consuming. To address this limitation, a more efficient approach was developed for SEM detection. This study introduces a modified QuEChERS pretreatment method coupled with hydrophilic interaction liquid chromatography–tandem mass spectrometry (HILIC-MS/MS) for detecting SEM in crustaceans. The proposed method is simple, fast, and highly accurate, making it universally applicable for SEM detection in crustaceans. Additionally, the method was applied to investigate NFZ metabolism in Macrobrachium rosenbergii with a kinetic model. The findings suggested a plausible mechanism for the absorption of NFZ and its subsequent transfer from meat to the shell. In conclusion, this study provides a simple and rapid technique for SEM detection in crustaceans with immense application value.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».