Residue behaviors and dietary risk assessment of dinotefuran and its metabolites in Oryza sativa by a new HPLC–MS/MS method

水稻 残留物(化学) 色谱法 高效液相色谱法 选择性反应监测 化学 串联质谱法 生物化学 质谱法 基因
作者
Rui-juan Li,Tongjin Liu,Shuhua Cui,Zhang Sicong,Jianlei Yu,Guochun Song
出处
期刊:Food Chemistry [Elsevier]
卷期号:235: 188-193 被引量:46
标识
DOI:10.1016/j.foodchem.2017.04.181
摘要

In this study, we developed a new method to detect dinotefuran and its metabolites (UF and DN) in Oryza sativa (Rice) by HPLC–MS/MS in multiple reaction monitoring (MRM) modes. The recovery rates for dinotefuran, UF and DN were 82.3–85.8%, 83.7–89.0%, and 81.6–90.2%, respectively. The dissipation kinetics of dinotefuran in rice followed a combined first + first kinetic model, where the half-lives of dinotefuran and its metabolites were determined to be between 0.5 and 2.3 days. The dinotefuran residue in brown rice sampled at day 7, 14, and 21 after the last application was 0.4131 mg/kg with a very low risk quotient (RQ) value. We recommend that the safety interval of application for rice is 7 days. The method developed in this study is simple and rapid, with high accuracy and precision which meet the requirements for quantitative analysis of dinotefuran in rice.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
JUSTs0so发布了新的文献求助10
1秒前
2秒前
2秒前
毛慢慢发布了新的文献求助30
2秒前
123完成签到,获得积分10
2秒前
DTT完成签到,获得积分10
3秒前
SciGPT应助单薄白薇采纳,获得10
3秒前
jiayueiyang完成签到,获得积分10
3秒前
英俊的铭应助dingdong采纳,获得10
4秒前
情怀应助dingdong采纳,获得10
4秒前
4秒前
安静发布了新的文献求助10
5秒前
丰知然应助清新的冷松采纳,获得10
5秒前
我是老大应助时尚语梦采纳,获得10
6秒前
6秒前
小余发布了新的文献求助10
6秒前
NexusExplorer应助见雨鱼采纳,获得10
6秒前
yigu完成签到 ,获得积分20
6秒前
ding应助starcatcher采纳,获得10
7秒前
Ll发布了新的文献求助10
7秒前
赘婿应助最最最采纳,获得10
7秒前
田様应助夜白采纳,获得20
8秒前
AaronW完成签到,获得积分10
8秒前
英俊的铭应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
大模型应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
酷波er应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
丘比特应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
桐桐应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
小蘑菇应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
9秒前
9秒前
曦澄应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
酷波er应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
期刊应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
NexusExplorer应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
香蕉觅云应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
prosperp应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
9秒前
彭于晏应助易伊澤采纳,获得10
10秒前
10秒前
高分求助中
Continuum Thermodynamics and Material Modelling 3000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2700
Social media impact on athlete mental health: #RealityCheck 1020
Ensartinib (Ensacove) for Non-Small Cell Lung Cancer 1000
Unseen Mendieta: The Unpublished Works of Ana Mendieta 1000
Bacterial collagenases and their clinical applications 800
El viaje de una vida: Memorias de María Lecea 800
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 量子力学 光电子学 冶金
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3527742
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3107867
关于积分的说明 9286956
捐赠科研通 2805612
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1540026
邀请新用户注册赠送积分活动 716884
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 709762