Aktualisiert: 2023-06-15
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Nachweisvermögen von Analysenverfahren
Schlüsselwort: Nachweisgrenze
Charakterisierung von Pyrrolizidinalkaloid-Profilen verschiedener Pflanzenarten mittels LC-HR-MS im Kontext der Überwachung von Lebensmitteln
Pyrrolizidinalkaloide (PAs) und deren N-Oxide (PANOs) sind sekundäre Pflanzenmetaboliten, die wegen ihrer Toxizität für Menschen und Tiere ein gesundheitliches Risiko darstellen. In dieser Arbeit werden die PA-Profile von verschiedenen Pflanzenarten charakterisiert, um PAs zu ermitteln, die aufgrund ihrer Struktur und quantitativen Verteilung eine übergeordnete Bedeutung für die Lebensmittelüberwachung besitzen können. Mit Hilfe von verschiedenen niedrig- und hochauflösenden massenspektrometrischen Screening- und Bestätigungsexperimenten in Kombination mit evaluierten charakteristischen Fragmentierungsmustern wurden PAs und PANOs in den zu untersuchenden Pflanzenarten identifiziert. Für die qualitative und (semi-)quantitative Charakterisierung der PA-Profile wurde eine LC-HR-MS Analysemethode entwickelt und validiert. Es zeigte sich keine gleichwertige quantitative Verteilung der nachgewiesenen PAs in den PA-Profilen. Vielmehr dominierten bis zu drei Basenpaare sowie die ggf. natürlich vorkommenden Isomere. Die Relevanz dieser Verbindungen für die Lebensmittelüberwachung wurde anhand der Untersuchung von Tee und Kräutertee bekräftigt. Die erzielten Ergebnisse stützen die Entscheidung der Europäischen Kommission das Analytspektrum von 21 auf 35 PAs für die Überwachung von PA-Höchstgehalten in Lebensmitteln zu erweitern (vgl. VO (EU) 2020/2040 zur Änderung der VO (EG) Nr. 1881/2008) und geben Empfehlung zur Aufnahme weiterer Verbindungen.
Aktualisiert: 2023-01-01
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Nachweisvermögen von Analysenverfahren
Nachweisvermögen von Analysenverfahren
Praktische Statistik für Meteorologen und Geowissenschaften
Naturwissenschaftliche Fächer, in denen viele Mess- bzw. Modelldaten anfallen, erfordern die korrekte, sinnvolle und genaue Anwendung statistischer Analysemethoden. Das gilt nicht nur für Meteorologen und alle Geowissenschaftler, an die sich dieses Buch primär richtet. Auch von allen anderen Naturwissenschaftlern wie Biologen sowie in den Wirtschafts- und Geisteswissenschaften kann es erfolgreich genutzt werden. In der vorliegenden bereits 5. vollständig überarbeiteten und ergänzten Auflage wurde das Grundkonzept einer ersten, grundlegenden und nicht zu überladenen Einführung beibehalten, aber im Detail Einiges verbessert, präzisiert und ergänzt. Der gesamte Text wurde durchgesehen, alle Formeln und Rechenbeispiele überprüft und diverse kleinere Fehler der Vorauflagen korrigiert. Zunächst erfolgt eine Einführung in die allgemeinen Grundlagen wie auch in die "Philosophie" und Problematik der Statistik. Das geschieht in einfach verständlicher Art, ohne dabei vertiefte mathematische Vorkenntnisse vorauszusetzen. Darüber hinaus werden aber auch neuere und aufwendigere Methoden wie Cluster-, EOF-, neuronale Netz- und verschiedene Aspekte der Zeitreihenanalyse ausführlich behandelt sowie die Bayes'sche Statistik und Resampling-Methoden (Bootstrapping und Jackknife) angesprochen, einschließlich Hinweisen auf weiterführende Literatur. Ein neuer Abschnitt zum Thema "Nachweisgrenze" mit engem Bezug zu den schon bisher behandelten Methoden der Fehlerrechnung, Schätz- und Testtheorie wurde in das Werk aufgenommen. Das Phänomen der Autokorrelation wird trotz der bisher schon recht ausführlichen Darstellungen nun an einigen weiteren Stellen noch zusätzlich betont. Zahlreiche Rechenbeispiele, durchweg einfacher Art, erläutern die Praxis der statistischen Arbeitsweise. So ist die "Praktische Statistik" weiterhin ein zuverlässiger und hilfreicher Leitfaden, der alle wichtigen Methoden vorstellt sowie erläutert und auf weitere speziellere Methoden zumindest hinweist.
Aktualisiert: 2020-01-10
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Nachweisvermögen von Analysenverfahren
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