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Enregistrement W7132670377

Boronate techniques for clean-up and concentration of the vic-diol-containing tetrodotoxins from shellfish

2020· article· en· W7132670377 sur OpenAlexvenueno aff
Daniel G. Beach, Elliott S. Kerrin, Pearse McCarron, Jane Kilcoyne, Sabrina D. Giddings, Thor Waaler, Ingunn A. Samdal, Kjersti E. Løvberg, Christopher O. Miles

Notice bibliographique

RevueNPARC · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine Toxins and Detection Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMusselMarine toxinYield (engineering)Extraction (chemistry)Boric acidMatrix (chemical analysis)Shellfish
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Boronates bind reversibly to vic-diols, a common structural feature of algal toxins. This boronate–diol interaction can be exploited for selective toxin clean-up and concentration. Boric acid gel (BAG) solid phase extraction (SPE) was recently shown to eliminate interferences and matrix effects in LC-MS analyses of azaspiracids (AZAs) in mussel extracts. Here, we report a modified approach for cleanup of tetrodotoxin (TTX) and many of its congeners, which also contain vic-diols. The reaction between TTX and boronic acids was first investigated in solution to optimize conditions for TTX binding. Then, TTX-contaminated mussel extracts were applied to BAG SPE columns. TTXs were selectively bound and released from the BAG to yield very clean extracts containing TTX analogues and very little else. Potential interferences in LC-MS analyses, such as arginine and other amino acids, were completely eliminated, making this a promising approach for analytical sample preparation.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,293
Score d'incertitude au seuil0,919

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,234 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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