Comparison of ELISA, UHPLC-MS/MS, and Development of UHPLC-HRMS Method for Ergot Alkaloid Quantification in Wheat
Notice bibliographique
Résumé
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. 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. 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. 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 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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».