BACKGROUND: Trinexapac-ethyl is a plant growth regulator (PGR) that inhibits the biosynthesis of plant growth hormone (gibberellin). It is used for the prevention of lodging, increasing yields of cereals, and reducing mowing of turf. The experiment was conducted to establish a determination method for trinexapac-ethyl and its metabolites trinexapac in agricultural products using LC-MS/MS.METHODS AND RESULTS: Trinexapac-ethyl and trinexapac were extracted from agricultural products with methanol/ distilled water and the extract was partitioned with dichloromethane and then detected by LC-MS/MS. Limit of detection(LOD) was 0.003 mg/kg and limit of quantification(LOQ) was 0.01 mg/kg, respectively. Matrix matched calibration curves were linear over the calibration ranges (0.01-1.0 mg/L) for all the analytes into blank extract withr2> 0.997. For validation purposes, recovery studies were carried out at three different concentration levels (LOQ, 10LOQ, 50LOQ,n=5). Recoveries of trinexapacethyl and trinexapac were within the range of 73.6-106.9%, 72.7-99.2%, respectively. The relative standard deviations (RSDs) were less than 9.0%. All values were consistent with the criteria ranges requested in the CODEX guideline(CAC/GL 40, 2003).CONCLUSION: The proposed analytical method was accurate, effective and sensitive for trinexapac-ethyl and trinexapac determination and it can be used to as an official method in Korea.
Kim, Joon-Young;Lee, Kyung-Han;Kim, Sang-Eun;Choe, Yearn-Seong;Ju, Hee-Kyung;Kim, Yong-Jin;Kim, Byung-Tae;Choi, Yong
The Korean Journal of Nuclear Medicine
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v.31
no.1
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pp.73-82
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1997
Regional myocardial blood flow (rMBF) can be noninvasively quantified using N-13 ammonia and dynamic positron emission tomography (PET). The quantitative accuracy of the rMBF values, however, is affected by the distortion of myocardial PET images caused by finite PET image resolution and cardiac motion. Although different methods have been developed to correct the distortion typically classified as partial volume effect and spillover, the methods are too complex to employ in a routine clinical environment. We have developed a refined method incorporating a geometric model of the volume representation of a region-of-interest (ROI) into the two-compartment N-13 ammonia model. In the refined model, partial volume effect and spillover are conveniently corrected by an additional parameter in the mathematical model. To examine the accuracy of this approach, studies were performed in 9 coronary artery disease patients. Dynamic transaxial images (16 frames) were acquired with a GE $Advance^{TM}$ PET scanner simultaneous with intravenous injection of 20 mCi N-13 ammonia. rMBF was examined at rest and during pharmacologically (dipyridamole) induced coronary hyperemia. Three sectorial myocardium (septum, anterior wall and lateral wall) and blood pool time-activity curves were generated using dynamic images from manually drawn ROIs. The accuracy of rMBF values estimated by the refined method was examined by comparing to the values estimated using the conventional two-compartment model without partial volume effect correction rMBF values obtained by the refined method linearly correlated with rMBF values obtained by the conventional method (108 myocardial segments, correlation coefficient (r)=0.88). Additionally, underestimated rMBF values by the conventional method due to partial volume effect were corrected by theoretically predicted amount in the refined method (slope(m)=1.57). Spillover fraction estimated by the two methods agreed well (r=1.00, m=0.98). In conclusion, accurate rMBF values can be efficiently quantified by the refined method incorporating myocardium geometric information into the two-compartment model using N-13 ammonia and PET.
The Sea:JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY OF OCEANOGRAPHY
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v.4
no.1
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pp.63-70
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1999
The optimum sampling area which can be applied to the benthic community study is estimated from large survey data in the Songdo tidal flat and subtidal zone of Youngil Bay, Korea. A total of 250 samples by 0.02 $m^2$ box corer for the benthic fauna in Songdo tidal flat and 50 samples by 0.1 $m^2$ van Veen grab in Youngil Bay were taken from the total sampling area of 5 $m^2$. It was assumed that the sampling area could contain sufficient information on sediment fauna, if cumulative number of species, ecological indices, and similarity index by cluster analysis reflect the similarity level of 75% to those found at total sampling area (5 $m^2$). A total of 56 and 60 species occurred from Songdo tidal flat and Youngil Bay, respectively. The cumulative curve of the species number ($N_{sp}$) as a function of the sampling area (A in $m^2$ ) was fitted as $N_{sp}=37.379A^{0.257}$ ($r^2=0.99$) for intertidal fauna and $N_{sp}=40.895A^{0.257}$ ($r^2=0.98$) for subtidal fauna. Based on these curves and 75% of similarity to the total sampling area (5 $m^2$), the optimum sampling area was proposed as 1.6 $m^2$ for the intertidal and 1.5 $m^2$ for the subtidal fauna. Ecological indices (species diversity, richness, evenness and dominance indices) were again calculated on the basis of species composition in differently simulated sample sizes. Changes in ecological indices with these sample sizes indicated that samplings could be done by collecting fauna from < 0.5 $m^2$-1.5 $m^2$ on the Songdo tidal flat and from < 0.5 $m^2$-1.2 $m^2$ in Youngil Bay. Changes in similarity level of all units of each simulated sample size showed that sampling area of 0.3 $m^2$ (Songdo tidal flat) and 0.6 $m^2$ (Youngil Bay) should be taken to obtain a similarity level of 75%. In conclusion, sampling area which was determined by cumulative number of species, ecological indices and similarity index by cluster analysis could be determined as 1.5 $m^2$ (0.02 $m^2$ box corer, n=75) for Songdo tidal flat and 1.2 $m^2$ (0.1 $m^2$ van Veen grab, n=12) for Youngil Bay. If these sampling areas could be covered in the field survey, population densities of seven dominant species comprising 68% of the total faunal abundance occurring on Songdo tidal flat and six species comprising 90% in Youngil Bay can be estimated at the precision level of P=0.2.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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