Comparison of ELISA, UHPLC-MS/MS, and Development of UHPLC-HRMS Method for Ergot Alkaloid Quantification in Wheat
Notice bibliographique
Résumé
Background & Objective: Wheat is critical to Canada’s economy, contributing approximately $10.2 billion annually, with 80% of wheat exported. However, ergot contamination caused by Claviceps purpurea poses a significant food safety risk due to the presence of toxic ergot alkaloids (EAs). This study aimed to evaluate the performance of an enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) for EA detection compared to ultra-high-performance liquid chromatography-tandem mass spectrometry (UHPLC-MS/MS). Additionally, an ultra-high-performance liquid chromatography-high resolution mass spectrometry (UHPLC-HRMS) method was developed and validated to improve the accuracy and sensitivity of EA detection. Methods: The ELISA kit was validated using standard and in-house reference materials. CR was determined as the ratio of IC50 values of individual alkaloids to ergotamine. Spiked solvent and wheat matrix were analyzed using ELISA and UHPLC-MS/MS, followed by regression analysis and Bland-Altman plots. A UHPLC-HRMS method was developed and validated for enhanced EA quantification. Results: ELISA showed a strong correlation with UHPLC-MS/MS (r=0.8793) but underestimated total EA concentrations by a factor of two. CR varied widely, with ergometrine exhibiting the highest CR in solvent and wheat matrix, indicating substantial matrix effects. UHPLC-HRMS provided superior resolution, sensitivity, and mass accuracy, enabling comprehensive EA profiling and identification of previously undetected alkaloids. Conclusion: While ELISA offers a rapid screening approach, its accuracy is highly influenced by matrix effects and CR variability. The validated UHPLC-HRMS method enhanced analytical capabilities by providing high sensitivity and specificity, complementing UHPLC-MS/MS for regulatory compliance and improved food safety in wheat monitoring, ensuring more reliable and comprehensive analysis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».