Investigation of morantel metabolism and its application in veterinary drug residue screening
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Food Safety authorities routinely test food of animal origin to verify that veterinary drug residues (VDRs) are within maximum residue limits. For morantel, a gas chromatography - mass spectrometry (GC-MS) confirmatory method is effective, but it involves an extensive sample preparation that is not suitable for multiple analytes. Furthermore, the resulting marker residue is not specific to morantel. Alternatively, using major morantel metabolites as specific VDRs in liquid chromatography - mass spectrometry (LC-MS) screening methods would increase productivity, especially when implemented in multi-residue screening methods. RESULTS: ) experiments were used to determine the structures of metabolites. Multiple phase I and phase II metabolites of morantel were identified, including hydroxylated and cysteine-conjugated metabolites. Five major metabolites, identified from in vitro metabolism studies using porcine or bovine liver S9 fractions, were thoroughly investigated. The presence of these metabolites was confirmed using pseudo-incurred bovine liver tissue. Metabolic reaction sites were proposed for these metabolites, including a hydroxylation site for one metabolite, that contradicts previous findings. SIGNIFICANCE: These five major metabolites reported are specific to morantel and can be readily implemented in a multi-residue screening method. This workflow is adaptable for other veterinary drugs and the major advantages of using this approach include time efficiency in sample preparation and the ability to incorporate the VDRs into multiple-residue screening methods.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».