Ethyl Carbamate Analysis in German Fruit Spirits and Brazilian Sugarcane Spirits (Cachaça): Improved Sample Cleanup with Automated Parallel Evaporation
Notice bibliographique
Résumé
The analysis of alcoholic beverages for the important carcinogenic contaminant ethyl carbamate is very time-consuming and expensive. Due to possible matrix interferences, sample cleanup using diatomaceous earth (Extrelut) column is required prior to gas chromatographic and mass spectrometric measurement. A limiting step in this process is the rotary evaporation of the eluate containing the analyte in organic solvents, which is currently conducted manually and requires approximately 20-30 min per sample. This paper introduces the use of a parallel evaporation device for ethyl carbamate analysis, which allows for the simultaneous evaporation of 12 samples to a specified residual volume without manual intervention. A more efficient and, less expensive analysis is therefore possible. The method validation showed no differences between the fully-automated parallel evaporation and the manual operation. The applicability was proven by analyzing authentic spirit samples from Germany, Canada and Brazil. It is interesting to note that Brazilian cachacas had a relatively high incidence for ethyl carbamate contamination (55% of all samples were above 0.15 mg/l), which may be of public health relevance and requires further evaluation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».