Method development for quantification of iodine in food for special medical purposes (FSMP) after microextraction by Bi-SBA-15 based matrix solid-phase dispersion
Notice bibliographique
Résumé
In this study, bismuth (Bi)-embedded SBA-15 mesoporous silica was synthesized, characterized and used as adsorbent for matrix solid phase dispersion (MSPD) of iodine in whole nutritional formula foods, subsequently determined by inductively coupled plasma mass spectrometry (ICP-MS). The experimental conditions for the MSPD were firstly investigated, utilizing a mass ratio of sample to Bi-SBA-15 at 3:3, with 200 mM [C12mim]Br as the elution solvent and a grinding time of 2 min. Meanwhile, interference studies revealed that the presence of cations (K + , Na + , Ca 2+ ) could significantly decrease the analytical signal, prompting the implementation of a cation-exchange procedure. Under optimum experimental conditions, analytical performance of Bi-SBA-15 based MSPD-ICP-MS for iodine detection was evaluated in terms of limit of detection (LOD) and limit of quantification (LOQ), which was 0.03 μg/kg and 0.21 μg/kg respectively. To evaluate the accuracy and applicability of this method, a recovery study was conducted on commercial foods for special medical purposes (FSMP), with recoveries ranging from 95.5 % to 106 %. Therefore, the application of SBA-15 based matrix solid-phase dispersion would attract significant attention for separation and preconcentration of total iodine in complex food samples such as foods for special medical purposes (FSMP).
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».