Occurrence and risk assessment of tetracycline residues in poultry meat of Dhaka, Bangladesh: A sensitive and reliable analytical method development approach
Notice bibliographique
Résumé
• A novel QuEChERS based d-SPE cleanup method for TCs determination in poultry • Simultaneously four TCs were detected in simple method • TCs residues was detected at low levels in poultry • Low TCs residues in poultry pose no significant health risk This study presented a modified method for quantifying tetracycline antibiotics (tetracycline, oxytetracycline, chlortetracycline, and doxycycline) in poultry meat based on the analysis of 40 poultry samples collected from local markets in Bangladesh. The method employed liquid chromatography-tandem mass spectrometry (LC-MS/MS) with methanol extraction and optimized dispersive solid phase extraction (d-SPE) cleanup (using C18, GCB, and PSA). Matrix-matched calibration curves (r² ≥ 0.997) and validation at 10, 50, and 100 µg/kg spiking levels yielded recoveries of 82.6-116.5% with RSDs ≤ 8.9%. The method achieved low LODs (1.67-3.33 µg/kg) and LOQs (5-10 µg/kg). The results from the analysis of 40 poultry samples revealed that 55% were contamination with tetracycline residues (7.60–144.98 µg/kg), with oxytetracycline being the most prevalent. Hazard indices (HIs) indicated negligible health risks, although liver samples posed higher risks. The findings support regulatory measures to control antibiotic use in poultry farming in Bangladesh.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».