Comparison of Different Solid-Phase Cleanup Methods Prior to the Detection of Ciguatoxins in Fish by Cell-Based Assay and LC-MS/MS
Notice bibliographique
Résumé
Ciguatera poisoning (CP) is the most reported food poisoning associated with fish consumption. Ciguatoxins (CTXs) are produced by microalgae and metabolized in fish; even low levels of these toxins in fish can lead to CP. To date, there is no unique validated methodology for their study, and demonstrating their presence in fish tissues is an analytical challenge. The main techniques used are cell-based assay and liquid chromatography, which may present different matrix effect interferences; thus, purification protocols are necessary. Six cleanup strategies for fish extracts, assessing the principal analogues found in fish in different parts of the world (CTX1B/CTX3C/C-CTX1), are compared here. Cleaned-up extracts are evaluated by cell-based assay and chromatography. All protocols are suitable for recovering the analogues of CTXs. Two of them, those that used polystyrene-divinylbenzene and silica cartridges, achieve the most adequate results showing toxicity in their fractions over 53% and chromatography efficiencies over 79% for CTX1B/CTX3C, proving to be the most versatile clean-ups for the study of the different CTX analogues.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».