Comparison of LC-MS methods for the quantitation of ciguatoxins in fish – A collaborative study
Notice bibliographique
Résumé
Ciguatoxins (CTXs) are marine biotoxins that can contaminate seafood and if consumed can result in ciguatera poisoning (CP). The analysis of CTXs is challenging, as they occur in complex tissue matrices, cause CP symptoms at trace amounts (<1 μg kg −1 ), and certified reference materials are not available. Currently, no standard operating protocols exist for sample preparation or instrumental analysis. Five laboratories worldwide participated in this first-time method comparison study, which used sample extracts containing different CTX groups (CTX4A group, CTX3C group, C-CTX-1) to identify factors impacting CTX quantitation using LC-MS/MS and LC-HRMS. Matrix effects were found to significantly influence CTX quantitation, along with factors such as instrument, eluents, or selected precursor ion. CTXs were quantified using commercially available, non-certified CTX1B and CTX3C standards. Analogues of the CTX groups behaved differently with regard to matrix effects and suitable calibrants with differences of more than a factor of 10 between laboratories. • Five laboratories worldwide participated in a collaborative study for CTX analysis. • CTX analogues in six sample extracts were determined by LC-MS/MS and LC-HRMS. • Varying matrix effects were observed, being instrument and CTX analogue dependent. • The external calibrant used was a determining factor for CTX quantification. • The study provides unprecedented insight into method variability for CTX analysis.
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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 | 0,027 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».