Improved Detection of Veterinary Drug Residues: Advancing Analytical Techniques to Ensure Food Safety

兽药 化学 兽药 食品安全 药品 风险分析(工程) 生化工程 生物技术 药理学 兽医学 食品科学 业务 色谱法 医学 工程类 生物
作者
Li Fu,Jiangwei Zhu,Qingwei Zhou
出处
期刊:Current Pharmaceutical Analysis [Bentham Science Publishers]
卷期号:19 (10): 745-758 被引量:5
标识
DOI:10.2174/0115734129281427231123063958
摘要

Abstract: Veterinary drug residues in foods pose risks to consumers and promote antimicrobial resistance. Effective detection methods are needed to monitor and control residues. Recent advancements in analytical techniques for veterinary drug residue detection were reviewed. Key sample preparation methods, including QuEChERS, SPE, ASE, and LLE, were summarized. Instrumental analysis techniques including LC-MS/MS, GC-MS, immunoassays, CE and biosensors were examined. Recent trends and future directions were identified. : LC-MS/MS and GC-MS provide the highest sensitivity and specificity for veterinary drug residue analysis. However, selectivity remains a challenge, particularly for complex matrices like meat and liver. Multi-residue methods now cover over 100 analytes, but analyzing new and legacy drugs lacking established methods is difficult. Increased sensitivity has been achieved through UHPLC and high resolution MS, but detection limits below 1 μg/kg often remain elusive. sSimplified onsite tests are gaining interest. : More selective extraction strategies, data-driven multi-residue methods, microflow LC, and integrated analytical platforms may help address current challenges. Continued advances in sample preparation, instrumentation, data processing, and validation will be needed to fully realize the potential of veterinary drug residue detection and ensure food safety.
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
小兔崽子发布了新的文献求助10
1秒前
4秒前
5秒前
5秒前
7秒前
8秒前
小兔崽子完成签到,获得积分20
11秒前
xlkz发布了新的文献求助10
11秒前
郑咏坤发布了新的文献求助10
15秒前
漂亮的小美完成签到,获得积分10
15秒前
18秒前
木木完成签到 ,获得积分10
21秒前
无花果应助禹涛采纳,获得10
23秒前
25秒前
Ava应助胖虎啊采纳,获得10
25秒前
汉堡包应助行者风采纳,获得10
25秒前
26秒前
Julo发布了新的文献求助10
26秒前
bhk完成签到 ,获得积分10
27秒前
hhh关闭了hhh文献求助
30秒前
33秒前
斯人完成签到 ,获得积分10
36秒前
我是老大应助小树苗采纳,获得10
37秒前
胖虎啊发布了新的文献求助10
38秒前
Cpp完成签到 ,获得积分10
38秒前
今后应助俞康伟采纳,获得10
39秒前
39秒前
章鱼完成签到 ,获得积分10
40秒前
Ngannguyen发布了新的文献求助10
44秒前
烂漫的千萍完成签到,获得积分10
45秒前
49秒前
50秒前
50秒前
猜猜完成签到,获得积分10
51秒前
充电宝应助烂漫的千萍采纳,获得10
52秒前
夜包子123发布了新的文献求助10
54秒前
机灵柚子应助火山采纳,获得20
55秒前
chen完成签到,获得积分10
55秒前
Jubar关注了科研通微信公众号
56秒前
michen发布了新的文献求助10
56秒前
高分求助中
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Annie Ernaux: De la perte au corps glorieux 600
Petrology and Plate Tectonics,2025 500
Cardiopulmonary Bypass and Mechanical Support: Principles and Practice, Fifth Edition 400
Circular Polar Constellations Providing Continuous Single or Multiple Coverage Above a Specified Latitude 400
Burger's Medicinal Chemistry and Drug Discovery 400
Probability and Stochastic Processes 333
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6750519
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8479803
关于积分的说明 18083604
捐赠科研通 6026551
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3006523
邀请新用户注册赠送积分活动 1983423
关于科研通互助平台的介绍 1951915