MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6981055865

Development of LC-HRMS Assay for the Measurement of 12 Mycotoxins in Urine

2022· dissertation· en· W6981055865 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueSpectrum Research Repository (Concordia University) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnatomy and Medical Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOchratoxin AMycotoxinBiomonitoringFumonisin B1OchratoxinAlternariolZearalenoneBeauvericinPopulation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mycotoxins are the secondary metabolites of certain molds. These toxic compounds naturally contaminate food products and beverages and can cause severe health effects in humans and animals. Environmental changes and industrialization are currently promoting the spread of these mycotoxins worldwide. Health Canada regularly monitors the levels of specific mycotoxins in various food products. Complementarily to food monitoring, periodic biomonitoring is especially important to determine the exposure to mycotoxins in the Canadian population considering the variability of individual diets and metabolism. Urine biomonitoring is a non-invasive approach and sample collection is easy. The purpose of this study is to develop a sensitive and accurate LC-HRMS method for the detection in urine of 12 mycotoxins that impact human health. These mycotoxins are enniatin A (ENNA), enniatin A1 (ENNA1), enniatin B (ENNB), enniatin B1 (ENNB1), alternariol (AOH), alternariol monomethyl ether (AME), beauvericin (BEA), citrinin (CIT), fumonisin B1 (FB1), fumonisin B2 (FB2), ochratoxin A (OTA) and ochratoxin alpha (OTα). The final 24-min LC-HRMS method used CORTECS T3 reversed-phase separation and employed time-segmented polarity switching to cover the 12 analytes of interest in a single analysis. To allow high-throughput for large-scale monitoring, two sample preparation procedures were evaluated: "dilute-and-shoot" and solid-phase extraction with hydrophilic and lipophilic sorbent (HLB SPE). Evaluation of solubility and non-specific adsorption with the dilute-and-shoot method revealed that enniatins (ENNs) and BEA have low solubility in a highly aqueous solvent (H2O/ACN/FA 94/5/1 v/v) with a 70-98% decrease in signal intensity compared to a highly organic solvent (MeOH/ H2O/ FA 60/39/1 v/v). This issue also caused loss of ENNs and BEA during storage of urine samples in plastic containers. Rinsing the containers with MeOH allowed the recovery of 17, 30, 57, 44 and 67% of ENNB, ENNB1, ENNA, ENNA1, and BEA, respectively. Use of 20x dilution in the dilute-and-shoot method resulted in LOQs > 2 ng/mL for almost all mycotoxins, which are present at < 1 ng/mL in real samples. Thus, dilute-and-shoot is not sensitive enough for the intended application, so HLB SPE was used for sample clean-up and enrichment. This sample preparation method recovered 68 - 88% of all the mycotoxins tested with 10x enrichment, which led to significant ionization suppression of CIT, OTα, OTA, AOH, AME and FB1. Reducing their enrichment decreased the matrix effects for all the mycotoxins (77% - 150%) except for AOH (22%) and AME (66%), which was compensated for by the addition of an internal standard (AMEd3). An optimized HLB SPE LC-HRMS method is proposed for validation and further application to real samples in the biomonitoring of mycotoxins in urine.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,567
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSpectrum Research Repository (Concordia University)Même sujetAnatomy and Medical TechnologyTravaux en français237 207