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Enregistrement W4409187017 · doi:10.1016/j.psj.2025.105124

Residue of allocryptopine and protopine in tissues and eggs of laying hens using ultra-high performance liquid chromatography–tandem mass spectrometry

2025· article· en· W4409187017 sur OpenAlexaff
Mengting Liu, Jiaxin Xu, Zhaoshan Tang, Jianguo Zeng, Zihui Yang

Notice bibliographique

RevuePoultry Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePesticide Residue Analysis and Safety
Établissements canadiensNutrasource
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaKey Technologies Research and Development Program
Mots-clésChromatographyResidue (chemistry)ChemistryTandem mass spectrometryProtopineMass spectrometryLiquid chromatography–mass spectrometryBiochemistryAlkaloid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The residues of allocryptopine (ALL) and protopine (PRO) in the eggs and tissues of laying hens from the veterinary drug Bopp Total Alkali Powder® were evaluated. UPLC-MS/MS technology was used to accurately determine these components. The study found that at a dose of 400 mg/kg, PRO in eggs reached a peak of 2.8 µg/kg on the seventh day of administration and was undetectable five days after stopping the medication. ALL was not detected throughout the study. At a dose of 2000 mg/kg, one day after stopping the medication, the residues of PRO and ALL reached 16.72 µg/kg and 8.61 µg/kg, respectively. Seven days after stopping the medication, PRO was undetectable, but there was still a residue of ALL. Tissue samples showed that two hours after stopping the medication, the concentrations of both components significantly increased in all tissues but rapidly declined within 24 h. Seven days after stopping the medication, no residues were detected in all tissues. The study suggests that the risk of residue is low when using Bopp Total Alkali Powder® at a dose of 400 mg/kg. However, using a dose of 2000 mg/kg may increase the risk of residue, so it is recommended to stop the medication for at least seven days to ensure food safety.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,395
Score d'incertitude au seuil0,189

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,248 · 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 tête enseignante, 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'admission1
Résumé présentoui

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