Identification of botanical marker candidates for buckwheat honey using a non-targeted approach based on liquid chromatography coupled with high resolution mass spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Novel authentication tools are needed to determine unambiguously the botanical or geographical origin of food products such as honeys. In this study, a non-targeted workflow was developed to discover and identify authenticity markers for buckwheat honey based on a ‘dilute-and-shoot’ approach using liquid chromatography coupled with high resolution mass spectrometry (LC-HRMS). A PLS-DA model was built using data obtained for 147 honeys whose characteristics had been checked with an orthogonal method (pollen analysis). The resulting model was able to distinguish buckwheat honeys from 13 other types of honey with a sensitivity of 100 %. Thirteen molecular features were identified as candidate markers for buckwheat honey, including three confirmed threshold markers: 4-hydroxybenzaldehyde, 2-hydroxypyridine and hydroxyquinoline-3‑carbonitrile. 2-Hydroxypyridine and hydroxyquinoline-3‑carbonitrile were first time reported as botanical marker candidates for buckwheat honey, highlighting the capacity of this approach to discover and identify novel candidate markers of authenticity. The present analytical workflow can be used, alone or in combination with other analytical techniques, to strengthen honey authentication. • A non-targeted workflow was developed to discover and identify authenticity markers. • The LC-QTOF fingerprint of honeys can distinguish buckwheat honeys from other types. • Thirteen features were identified as candidate markers for buckwheat honeys. • 2-Hydroxypyridine was highlighted as a botanical marker for buckwheat honey.
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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 | 0,002 |
| 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 ».