Stability testing and quantitation of certified reference materials
Notice bibliographique
Résumé
The establishment of a quality system and conformation to Good Laboratory Practices (GLP) and/or ISO guidelines is important for both industries and regulatory agencies. For an analytical laboratory, the best way to ensure quality of results is to use validated methods backed up with appropriate certified reference materials (CRMs). The latter include calibration solution CRMs, which are essential for accurate instrument calibration, and sample matrix CRMs, which are important for verifying the complete analytical method from extraction to data analysis. Unfortunately, one of the greatest impediments to analytical work in the natural products field has been the lack of accurate calibration standards and reference materials. Since 1987, the Certified Reference Materials Program at the National Research Council’s Institute for Marine Biosciences has been producing certified calibration standards and matrix reference materials for a wide range of marine and freshwater algal biotoxins. This presentation will give an overview of the research that goes into the development of CRMs, particularly those intended for accurate calibration of analytical methods. A number of key steps in the production of CRMs will be discussed, namely, stability testing and accurate quantitation. Stability testing is essential for understanding both shipping and long-term storage conditions. Quantitation of CRMs involves a cross-comparison of results from different procedures, including gravimetry, liquid chromatography, and capillary electrophoresis coupled with diverse detection systems (UVD, CLND, FLD, MS), and quantitative nuclear magnetic resonance.
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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 | 0,010 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».