Determination of beta-agonists in liver and retina by liquid chromatography-tandem mass spectrometry.
Notice bibliographique
Résumé
A liquid chromatography-tandem mass spectrometry (LC/MS/MS) method for the determination of bromobuterol, cimaterol, clenbuterol, clenpenterol, hydroxymethylclenbuterol, isoxsuprine, mabuterol, ractopamine, ritrodrine, salbutamol, terbutaline, and tulobuterol residues in bovine liver and retina is reported. This procedure uses enzymatic digestion, liquid-liquid extraction, and cleanup on Oasis HLB solid-phase extraction cartridges, followed by determination of the residues by LC-tandem quadrupole MS using atmospheric pressure chemical ionization in the positive ion mode. Overall average recoveries ranged from 23 to 76% for liver and 34 to 77% for retina. The mean values for samples fortified at levels between 0.5-2.0 microg/kg (liver) and 5-20 microg/kg (retina) agreed within 98-118% of the spiked levels, with coefficients of variation ranging from 6 to 20%. The decision limits, CCalpha, ranged from 0.1 to 0.3 microg/kg for liver, 1-3 microg/kg for retina, and detection capabilities, CCbeta, from 0.2-0.5 microg/kg for liver and 2-5 microg/kg for retina.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
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 ».