Stabilité Bulguları

STB-F örnek analizlerinden elde edilen, ölçülen ve beklenen kalıntılar ve bunların güvenirliğini belirlemede kullanılan Sd ve RSD değerleri Tablo 9’da gösterilmiştir. Enjeksiyonlar arasındaki Sd ve RSD değerleri, standartlardaverilen limitlerle uyumlu bulunmuştur [23, 32],

Ortalamalar arasındaki farklılığı belirlemek için t testi uygulanmış ve Tablo 9’un alt kısmında özetlenmiştir. Hesaplanan t değerinin tablo t değerinden büyük olması (thesap>tkrit), analitin, örnek işleme sırasında bozulduğunu göstermiştir (Tablo 9). Bu durum, örnek işlemenin kuru buz ile yapılması gerekliliğini ortaya koymaktadır.

Tablo 9. Örnek İşleme Süresince Pestisitlerin Stabilitesini Hesaplama Parametreleri Analitik porsiyon Ölçülen kalıntı (mg/kg) Beklenen kalıntı (mg/kg) Fark Testin güvenirliği Referans bileşik, chlorpyrifos Test bileşiği, mlth. Chlorpyrifos Malathion S„ chip. S„ malathion RSD (%) chlorpyrifos RSD (%) malathion STB-F1/1 0.126 0.098 0.193 0.198 -0.100 0.139 0.119 0.214 0.219 -0.101 0.131 0.108 0.201 0.206 -0.098 0.0068 0.0103 5.15 9.48 STB-F2/2 0.159 0.152 0.244 0.250 -0.097 2 0.172 0.178 0.265 0.271 -0.093 2 0.173 0.166 0.266 0.272 -0.106 0.0080 0.0130 4.77 7.88 STB-F3/3 0.172 0.128 0.265 0.271 -0.144 3 0.201 0.154 0.309 0.316 -0.162 3 0.203 0.152 0.311 0.319 -0.167 0.0170 0.0148 8.84 10.20 STB-F4/4 0.202 0.099 0.310 0.318 -0.218 4 0.224 0.118 0.345 0.353 -0.234 4 0.214 0.112 0.329 0.337 -0.224 0.0112 0.0098 5.27 8.88 STB-F5/5 0.123 0.087 0.189 0.194 -0.106 5 0.135 0.097 0.208 0.213 -0.117 5 0.134 0.101 0.206 0.211 -0.110 0.0067 0.0069 5.17 7.24 STB-F6/6 0.152 0.107 0.234 0.240 -0.133 6 0.171 0.127 0.263 0.269 -0.142 6 0.167 0.127 0.257 0.263 -0.137 0.0097 0.0111 5.95 9.25 STB-F7/7 0.132 0.090 0.203 0.208 -0.118 7 0.137 0.100 0.211 0.216 -0.115 7 0.130 0.099 0.200 0.205 -0.105 0.0036 0.0057 2.70 5.89 Test 21 sayısı Ortalama 0.162 0.120 0.249 0.255

Ortalamalar arası fark : -0.135

Malathion ölçmelerinde SD farklılıkları: 0.042

Farklılığın sınanm asıiçinttesti:t ■ 14.541

tcnt 0.05-20 1.725

4.4. Örnek İşleme Homojenliğinin ve Belirsizliğinin

Saptanması ile İlgili Bulgular

Yüzey uygulaması yapılan hıyar örneklerinden alınan analitik porsiyonların 14C-chlorpyrifos geri alımları Tablo 10’da gösterilmiştir. 5 ve 50 g’lık analitik porsiyonların, 5 tekrarlı LSC ölçümlerinden elde edilen geri alım, ortalama geri alım, standart sapma (SR), varyans (SR2) ve varyasyon katsayısı (CV) sonuçları da Tablo 10’da gösterildiği gibidir.

Tablo 10. Hıyar Örneklerinden Alınan Analitik Porsiyonların Geri Alım Hesaplamaları

Örnek R1 R2 R3 R4 R5 R (ortalama) SR (SD) SR2 (Varyans) CVr (%) 5 g analitik porsiyon 1 0.87 0.86 0.85 0.86 0.86 0.859 7.298E-03 5.326E-05 0.850 2 0.99 0.99 0.99 1.00 0.99 0.998 3.151E-03 9.929E-05 0.316 3 0.94 0.94 0.94 0.94 0.94 0.94 2.495E-03 6.227E-06 0.265 4 1.03 1.03 1.02 1.03 1.03 1.031 1.444E-03 2.086E-06 0.140 5 1.08 1.09 1.09 1.08 1.08 1.084 3.993E-03 1.594E-05 0.368 6 0.92 0.92 0.92 0.92 0.92 0.921 1.991E-03 3.966E-06 0.216 7 0.88 0.88 0.88 0.88 0.88 0.880 2.532E-03 6.412E-06 0.287 50 g analitik porsiyon 1 0.97 0.97 0.97 0.98 0.97 0.972 3.612E-03 1.3E-05 0.371 2 0.86 0.86 0.86 0.86 0.86 0.861 1.382E-03 1.92E-06 0.161 3 0.87 0.88 0.88 0.87 0.87 0.874 3.760E-03 0.000014 0.429 4 0.83 0.84 0.83 0.83 0.84 0.834 3.724E-03 1.39E-05 0.446 5 0.89 0.89 0.89 0.88 0.89 0.890 4.159E-03 1.73E-05 0.467 6 0.87 0.88 0.88 0.87 0.89 0.883 9.841E-03 9.68E-05 1.114 7 0.90 0.90 0.90 0.89 0.89 0.895 5.409E-03 2.93E-05 0.604

Analizin CVA değeri her iki analitik porsiyon için de % 2’den daha düşük bulunmuştur (Tablo 11). Bu durum ekstraksiyon ve LSC sayımları da dahil olmak üzere, analitik porsiyonların işleme sürecinin düzgün bir şekilde yürütüldüğünün göstergesidir. Tablo 11 ayrıca hesaplamaların bir özetini de içermektedir. Tüm verilerin tek bir örnekten alınmış gibi ortalama geri alımlarının hesaplanmasından elde edilen tüm geri alım (VT) hesaplanmıştır. Her bir analitik porsiyonun varyans ortalamalarından hesaplanan analizin varyansı (VA) da Tablo 11’de görülebilir. Tüm geri alımların varyansı ile analizin varyansı arasında fark olup olmadığı F testi ile sınanmıştır. Aynı şekilde küçük ve büyük analitik porsiyonlar arasında fark olup olmadığı da yine F testi ile sınanmıştır [53].

Tek yönlü F testi % 95 güvenlik aralığında uygulanmıştır. Tablo 11’den de anlaşılacağı gibi, hesaplanan F değeri VT/VA oranı için küçük ve büyük analitik porsiyonlar için sırasıyla 425.77 ve 61.92 olarak bulunmuştur. Her iki porsiyon için de Fteaplanan > Ftab|o olduğu için, VT > V. diyebiliriz. Buradan da VSP=VT-VA eşitliğini uygulayarak, küçük ve büyük analitik porsiyonların örnek işleme varyansları hesaplanmıştır. Küçük ve büyük analitik porsiyonların örnek işleme varyansları arasında fark olup olmadığı çift yönlü F testi ile, %90 güvenlik aralığında sınanmıştır ve farklılık istatistiki olarak önemsiz bulunmuştur. Bu analitik örneğin iyi homojenize olduğu anlamına gelmektedir. CV ve büyük analitik porsiyonun ağırlığı kullanılarak hesaplanan örnekleme sabitesi K , 1.03 kg olarak hesaplanmıştır (Tablo 11). Belirlenen Ks değeri, Meastroni tarafından bildirilen Ks değerleri (0.1-1.3 kg) ile de uyumluluk göstermektedir [28].

Tablo 11. İşlenmiş Hıyar Örneklerinin Homojenize Olma Durumunun Test Edilmesi ve

Hesaplamalar

İs ta tis tik s e l p a r a m e tr e A n a litik p o r s iy o n (g )

S e m b o l F o r m ü l / A ç ık la m a 5 0 5

R % Ort. geri alım 0.887 0.959

v T s L2 1.649E-03 5.950E-03 v A s A2 2.662E-05 1.397E-05 cvA% 100[(VA)05]/R 0.581 0.389 F hesaplalana V /VT A 61.92 425.77 v SP >1 < 1.622E-03 5.936E-03 - o 0 - <s> > o 100[(Vsp)05]/R 4.539 8.033 F _ ** (VSP50/ V SP5) 1 0 2.73 ks,50 W (CVSP)2 1.03*** F 1ab(0.05; 34/28) 1 . 8 4 6 F 1ab(0.1;6/6) = 4 . 2 8 •" kg

Ks değeri, CV ’nin bilinmesi durumunda, kullanılacak test porsiyonunun miktarının belirlenmesinde kullanılabilir, benzer şekilde herhangi bir analitik porsiyon miktarından da örnek işleme belirsizliği hesaplanabilir. Örnek işleme etkinliği kullanılan ekipmana ve işlenen matrise bağlıdır. Aynı zamanda örneğin çeşidine ve olgunluğuna da bağlıdır. Herhangi bir literatürden ya da diğer laboratuvarlardan adapte edilemeyeceği için, her laboratuvar kendi örnek işleme homojenitesini ve etkinliğini kontrol etmek zorundadır.

Tarım ürünlerinin pestisit kalıntısı içerme riski uluslararası boyutta her geçen gün önem kazanmaktadır. Bu anlamda da kalıntı analizlerinin uluslararası kabul görmüş kalite sistemleri ile uyumlu yapılması gerekir. Bu çalışmadan elde edilen bulgulardan da anlaşılacağı üzere; analiz sürecinde sistematik hatalardan kaçınmak ve sonuçların güvenilirliğini artırmak için uygulanması gereken prosedür şöyle sıralanabilir:

1. Kromatografiksistemin (kolonvededektör) uygunluğu, kullanımdan önce ve kullanım süresince, performans parametreleri ile SST karışımları kullanılaraktest edilmelidir.

2. MRL’nin ast ve üst katlarında 4 ayrı fortifikasyon yaparak metot validasyonu yapılmalıdır.

3. Kalibrasyon 5 ayrı seviyede (2 tekrarlı) yapılmalı, kalibrasyonun doğrusallığı için rve özellikle SAy/y değeri kontrol edilmelidir. 4. Kalibrasyonun solüsyon ve örnek matrisi içindeki farklılığına

bakılmalı ve örnek matrisindeki kalibrasyon dikkate alınmalıdır. 5. Analize alınan örneğin homojenitesi, diğer bir deyimle laboratuvar

örneğini temsil etmesi, test edilmeli ve örnek işleme belirsizliği saptanmalıdır.

6. Örnek işleme sürecinde pestisitin stabilitesi test edilmeli, gerekli ise kuru buz uygulanmalıdır.

7. Ekstraksiyon ve clean-up başta olmak üzere, her bir analitik basamağın kontrolü, olanaklar var ise 14C-pestisit kullanılarak yapılmalıdır.

5. SONUÇ

& B uproje kapsamında analizlerin son bölümlerinde

ve hesaplamalarda her türlüyardımlarını esirgemeyen;

Sayın Dr. Gülizar AYDIN ve Sayın Dr. Emine SEÇER’e

6. KAYNAKÇA

1- Tiryaki, O. ve Aysal, P. 2003. Pestisit kalıntı analizlerinde metotların geçerli kılınması. VIII. Ulusal Nükleer Bilimler ve Teknolojileri Kongresi, Türkiye Atom Enerjisi Kurumu-Erciyes Üniversitesi 15-17 Ekim 2003 Kayseri, Tebliğ Özetleri :61.

2- Ertaş, Ö.S. ve Kayalı, A. 2005. Analitikyöntem geçerliliğine genel bir bakış. Ankara Ecz. Fak. Derg., Ankara, 34 (1) 41-57.

3- Soboleva, E. and Ambrus, A. 2004. Application of a system suitability test for quality assurance and performance optimization of a gas chromatographic system for pesticide residue analysis. Journal of Chromatography A, 1027: 55-65.

4- Schenck, F.J., Lehotay, S.J. and Vega, V. 2002. Comparison of solid- phase extraction sorbents for cleanup in pesticide residue analysis of fresh fruits and vegetables. J Sep Sci 25: 883-890.

5- Fussell, R.J.2004. Pesticide residues ‘Lost and Found’- an update on sample processing techniques for fruit and vegetables. 5th European Pesticide Residues Workshop, Pesticides in Food and Drink.Book of Abstracts, poster EPRW, June 13-16, 2004; Stockholm, Sweden.

6- Tiryaki, O. and Baysoyu, D. 2006. Estimation of sample processing uncertainty for chlorpyrifos residue in cucumber. Accred Qual Assur 10:550-553.

7- Ambrus, A. 2004. Reliability of measurements of pesticide residues in food. Accreditaion and Quality Assurance 50 (9), 288-304.

8- Visi, E. 2002. Quality Assurance/Quality Control in pesticide residue laboratories. In Lectures/Possibilities of controlling the various analytical steps. Training Workshop on Introduction to QC/QA measures in Pesticide Analytical Laboratories, Seibersdorf, Vienna Austria, June 17-July.

9- Anonymous 1991. Laboratory training manual on the use of nuclear and associated techniques in pesticide research. Technical report series, No:329, p. 262, IAEA, Vienna.

10- Führ, F. 1991. Radiotracers in pesticide studies-advantages and limitations. Cience a Cultura, 43(3), 211-216.

11- Tiryaki, O. ve Baysoyu, D. 2005. Pestisit kalıntı analizlerinde kalite kontrol ve kalite güvencesi prensipleri için radyoizotop izleme tekniğinin kullanımı. IX. Ulusal Nükleer Bilimler ve Teknolojileri Kongresi, Türkiye Atom Enerjisi Kurumu-Ege Üniversitesi Nükleer Bilimler Enstitüsü, 14-16 Eylül İzmir, Bildiri Özetleri :116.

12- Anonymous, 1996. ICH Topic Q2B Validation of analytical procedures:Methodology. Step 4, consensus guideline, the International conference on Harmonisation of Technical Requirements for registration of Pharmaceuticals for human use, November 6, 1996.

13- Szepesy, L. 1997. Fundamentals of Chromatographic Separation. FAO/IAEA/SIDA/RENPAP Training workshop on Analysis of Pesticide Formulations, Suweon Republic of Korea, October 6-31. 14- [14]Coleman. J., Wrzosek, T., Roman, R., Peterson, J.and McAllister,

P. 2001. Setting system suitability criteria for detectability in high- performance liquid chromatography methods using signal-to-noise ratio statistical tolerance intervals. Journal of Chromatoqraphy A, 917:23-27.

15- Hund, E., Heyden, Y.V., Massart, D.L. and Verbeke, J.S. 2002. Derivation of system suitability test limits from a robustness test on an LC assay with complex antibiotic samples. Journal of Pharmaceutical and Biomedical Analysis 30:1197-1206.

16- Anonymous, 2002. GLC Laboratory Exercise Training Workshop on Introduction to QC/QA measures in Pesticide Analytical Laboratories, Training and Reference Center for Food and Pesticide Control, Seibersdorf, Vienna, Austria, June 17-July 26.

17- Anonymous, 2005. Validation of thin layer chromatographic methods for pesticide residue analysis. Results of the coordinated research projects organized by the Joint FAO/IAEA Division of Nuclear Techniques in Food and Agriculture, 1996-2002, July 2005, IAEA- TECDOC-1462: Summary 1-24.

18- Ambrus, A., Lantos, J., Visi, E., Csatlos, I. and Sarvari, L. 1981. General method for determination of pesticide residues in samples of plant origin, soil, and water. I. Extraction and Cleanup. J Assoc off Ana Chem 64(3): 733-742.

19- Führ, F. 1987. Non-extractable pesticides residues in soil. Pesticides Science and Biotechnology IUPAC 381-389 Blackwell Scientific Publications.

20- Powley, C.R. 2004. Extraction efficiency considerations for present and future agrochemical residue methods. 5th European Pesticide Residues Workshop Pesticides in Food and Drink. Book of Abstracts, p. 43.

21- Tiryaki, O., Gözek, K. and Khan, S.U.1997.14C-Residues of Trifluralin in a Soil and Their Uptake by Carrots. Bull. Environ. Contam. Toxicol. 59: 58-64.

22- Gözek, K., Halitligil, M. B., Yücel, Ü., Tiryaki, O., İlim, M. ve Aysal, P. 1996. Gıda maddelerinde pestisit kalıntılarının araştırılması. TAEK Sonuç Raporu, s. 42.

23- Anonymous, 2004. Quality control procuderes for pesticide residue analysis, Document No. SANCO/10476/2003, 5/February/2004. 24- Jiang, W.,Kon, R.T., Othoudt, R.A., Leavitt,R.A., Kumar, S., Geissel,

L.D. and Gomaa, E.A. 2004. Method development, Validation, and Analysis of Bifenthrin Residues in fresh and Dry Cilantro Foliages and Cilantro Seeds Using GC-ECD. Bull. Environ. Contam. Toxicol. 73: 9-16.

25- Bempelou, E.D. and Liapis, K.S. 2006. Validation of a multi-residue method for the determination of pesticide residues in apples by gas chromatography. Intern. J. Environ. Anal. Chem.Vol. 86, Nos. 1-2, 63-68.

26- Ambrus, A., Solymosne, E.A. and Korsos, I. 1996. Estimation of sample preparation for the analysis of pesticide residues. J Environ Sci Heal B31: 443-450.

27- Maestroni, B., Ambrus, A. and Culin, S. 2003. Uncertainty of sample processing of tomato and olive samples. BCPC Congress Proceedings, Nov 1-12, Glasgow, Scotland, UK, pp. 355-364.

28- Maestroni, B. 2002. Preparation of Samples and Estimation of Uncertainty of Sample Processing. In Lectures/Uncertainty of sample processing. Training Workshop on Introduction to QC/QA measures in Pesticide Analytical Laboratories, Training and Reference Center for Food and Pesticide Control, Seibersdorf, Vienna, Austria, June

17-July 26.

29- Hill, A.R.C., Harris, C.A. and Warburton, A.G. 2000. Effects of sample processing on pesticide residues in fruit and vegetables. In: Fajgelj A, Ambrus A (eds) Principles of method validation . Royal Society of Chemistry, Cambridge, 41-48.

30- Aysal, P., Ambrus, A., Lehotay, S.J. and Cannavan, A. 2007. Validation of an efficient method for the determination of pesticide residues in fruits and vegetables using ethyl acetat for extraction. Journal of Environmental Science and Health Part B, 42, 481-490.

31- Fussell, R.J., Addie, K.J., Reynolds, S.L. and Wilson, M.F. 2002. Assessment of the stability of pesticides during cryogenic sample processing. I.Apples. J.Agric.Food.Chem 50(3): 441-448.

32- Anonymous, 2000. Quality Control Procuderes for Pesticide Residues Analysis, Guidelines for Residues Monitoring in the European Union Second Edition, 1999/2000, EU Document No SANCO/3103/2000 33- Patel. K., Fussell, R.J., Goodall, D.M. and Keely, B.J. 2003. Analysis

of pesticide residues in lettuce by large volume-difficult matrix introduction-gas chromatography-time of flight-mass spectrometry (LV-DMI-GC-TOF-MS). Analyst, 128:1228-1231.

34- Gonzalez, F.J.E., Torres, M.E.H., Rodriguez, L.C., Lopez, E.A. and Vidal, J.L.M. 2002. Estimation and correction of matrix effects in gas chromatographic pesticide multiresidue analytical methods with a nitrogen-phosphorus detector. Analyst, 127:1038-1044.

35- Hajslovâ, J., Holadovâ, K., Kocourek, V., Poustka, J., Godula, M., Cuhra, P. and Kempny, M. 1998. Matrix-induced effects: a critical point in the gas chromatographic analysis of pesticide residues. Journal of Chromatography A 800: 283-295.

36- Georgakopoulos, Foteinopoulou, P., Athanasopoulos, E. P., Drosinos, E. and Skandamis, P. 2007. Recoveries of four representative organophosphorus pesticides from 18 plant products belonging to different botanical categories:lmplications for matrix effects. Food Additives and Contaminants; 24(4): 360-368.

37- EI-Bidaoui, M. 2005. Stability of pesticides In Lectures Database/ Laboratory operations/Pesticide Residue Analysis. FAO/IAEA Workshop on Introduction to QC/QA Measures in Pesticide Residue Analytical Laboratories, Seibersdorf, Vienna Austria, September 12- October 7.

38- Maestroni, B., Ghods, A., El-Bidaoui, M., Rathor, N., Jarju, O.P., Ton, T. and Ambrus, A. 2000. Testing the efficiency and uncertainty of sample processing using 14C-labelled Chlorpyrifos, Part I. In: Fajgelji A, Ambrus A (eds) Royal Society of Chemistry, Cambridge, pp. 49­ 58.

39- L’Annunziata, M.F. 1979. Radiotracers in Agricultural Chemistry. Academic Press, London, 1979,ch. 4, pp. 89-145.

40- Anonymous, 2005. SST Templates In TW200_Lectures/2nd week/l/ GC Practical FAO/IAEA Workshop on Introduction to QC/QA Measures in Pesticide Residue Analytical Laboratories, Seibersdorf, Vienna Austria, September 12-October 7, 2005.

41- Matysova, L., Solich, P., Marek, P., Havlikova, L., Novakova, L. and Sicha, J. 2006. Separation and determination of terbinafine and its four impurities of similar structure using simple RP-HPLC method. Talanta 68: 713-720.

42- Anonymous, 2001. European Pharmacopoeia, third ed., Supplement 2001, European Pharmacopoeia, Strasbourg, 2001, pp. 30-33.

43- Anonymous, 2002. Commission Directive 2002/63/EC of 11 July 2002 establishing Community methods of sampling for the official control of pesticide residues in and on products of plant and animal origin and repealing. Directive 79/700/EEC.

44- Anonymous, 1998. Operation Manual, Semi-Automatic Gel Chromatography System, Gelkromatograf KL-SX-3 tipusu Gyart.sz.: 024/1998 Rademed B+, Made in Hungary, Orvosi Müszertechnikai Bt, H-3534 Miskolc, Szinyei M.P.u.10.

45- Huber, W. 2004. On the use of the correlation coefficient r for testing the linearity of calibration functions. Accred Qual Assur 9:726.

46- Hibbert, D.B. 2005. Furthercomments on the (miss-) use of rfortesting the linearity of calibration functions. Accred Qual Assur 10:300-301.

47- Miller, J.N. and Ambrus, A. 2005. Manual on Basic Statistics, Significance Tests (1) Chapter: 3 In: Lectures Database FAO/IAEA Workshop on Introduction to QC/QA Measures in Pesticide Residue Analytical Laboratories, Seibersdorf, Vienna Austria, September 12- October 7, 2005.

48- Ambrus, A. 2003. Personal communication; Calculations for stability testing A2 for Guidance 1. Word doc.

49- Ambrus, A. 2003. Personal communication; Calculations of efficiency of sample processing-Testing the stability of residues during sample processing, Microsoft Excel.

50- Youden, W. 1967. The role of statistics in regulatory work. J Assoc Off Anal Chem 50:1007-1013.

51- Zanella, R., Presta, M.A., Pizzutti, I.R. and De Kok, A. 2004. Cleanup efficiency of gel permeation chromatography for the determination of insecticide residues in soya bean by gas chromatography with electron-capture detection. 5th European Pesticide Residues Workshop Pesticides in Food and Drink. EPRW 2004, June13-16, Stockholm, Sweden, BookofAbstracts, p. 140.

52- Soboleva, E., Rathor, N., Mageto, A. and Ambrus, A. 2000. Estimation of significance of matrix-induced chromatographic effects. In: Fajgelj A, Ambrus A (eds) Principles of method validation. Royal Society of Chemistry, Cambridge, pp 138-156

53- Düzgüneş, O., Kesici, T., Gürbüz, F. ve Kavuncu, O. 1987. Araştırma ve Deneme Metodları (İstatistik Metodları II). Eds.; A. Ü. Ziraat Fakültesi Yayınları, Ankara, 1021 Ders kitabı 295, 381.

YAYIN BİLGİ FORMU R a p o r B ilg ile r i 1 .Y a y ın Y ılı/N o 2 0 1 1 /1 2 2 .R a p o r B a ş lığ ı H IY A R L A R D A Ç O K L U P E S T İS İT K A L IN T IS I A N A L İZ M E T O D U N U N V A L İD A S Y O N U 3 .Y a y ın K u r u lu T arih (G ü n /A y /Y ıl)-N o 2 1 . 0 7 .2 0 0 9 - 3 4 . Y a z a r l a r D r. O s m a n T İR Y A K İ, D r. D ila n B A Y S O Y U 5 - Y a y ın T ü rü T e k n ik R ap o r 6 . Ç a lış m a y ı Y a p a n B ir im T A E K , S A N A E M , U y g u la m a B ö lü m ü , T a rım Birimi 7 . D e s t e k le y e n v e y a O r t a k Ç a lış ıla n K u r u lu ş la r 8 . Ö z e t

Bu ç a lış m a d a , pestisit k alın tı a n a liz le rin d e y a y g ın o la ra k ku llan ıla n bir y ö n te m , h ıy a rla rd a chlo rp yrifo s, m ala th io n v e d ich lo rvo su n a n a lizi için v a lid e edilm iştir. Bu a m a ç la h o m o je n iz e e d ile n h ıy a r ö rnekleri 0 .0 2 , 0 .2 , 0 .8 v e 1 m g /k g s e v iy e s in d e s ö z k onu su p estisitler ile fortifiye edilm iştir. Y ö n te m in e ks tra ks iy o n v e c le a n -u p (te m iz le m e -a rın d ırm a ) a ş a m a la rın ın etkinliği, v erim i v e te kra rla n a b ilirliğ i 14C -c a rb a ry l k u lla n ıla ra k rad yo izo to p iz le m e tekn iği ile in ce le n m iştir. E k s tra k siyo n v e c le a n -u p a d ım la rın d a n s o n ra geri a lın a n 14C -c a rb a ry l o rta la m a la rı s ıra s ıy la , % 1 0 2 .1 8 v e % 8 8 .5 2 ; te kra rla n a b ilirliğ i (C V ) ise % 4 .8 5 v e % 7 .1 9 a ra s ın d a b u lu n m u ştu r. A n a litik ö rn e k le rin h o m o je n ite s i v e işlem belirsizliği ise 14C -ch lo rp yrifo s u y g u la y a ra k h e s a p la n m ış tır. İki farklı m ik tard a k i a n a litik po rsiyo n u n , h o m o je n ite s in in uygu n old u ğ u , işlem belirsizliğinin ise; 5 v e 5 0 g ’lık p o rsiyo n lar için s ıra s ıy la ; % 0 .5 8 1 v e % 0 .3 8 9 olduğ u b u lun m u ştu r. Ö rn e k iş le m e s ıra s ın d a pestisitlerin stab il k a lm a d ığ ı ise k ro m a to g ra fik y ö n te m le belirlen m iştir. 9. A n a h t a r K e lim e le r

K alın tı, M e to d V a lid a s y o n u , M e y v e -S e b z e , R a d y o iz o to p İz le m e T e k n iğ i

1 0 . G i z lil ik D e r e c e s i T a s n if D ış ı

G İZ L İL İK D E R E C E L E R İ

T A S N İF D IŞ I (U N C L A S S IF IE D ): İçerdiği konu itibarıyla, gizlilik dereceli bilgi taşımayan,

ancak devlet hizmetiyle ilgili bilgileri içeren evrak, belge ve mesajlara verilen en düşük gizlilik derecesidir.

H İZ M E T E Ö Z E L (R E S T R IC T E D ): İçerdiği konu itibarıyla, gizlilik dereceli konular dışında olan,

ancak güvenlik işlemine ihtiyaç gösteren ve devlet hizmetine özel bilgileri içeren evrak, belge ve mesajlara verilen gizlilik derecesidir.

Ö Z E L (C O N F ID E N T IA L ): İçerdiği konu itibarıyla, izinsiz olarak açıklandığı takdirde, milli

menfaatleri olumsuz yönde etkileyecek evrak, belge ve mesajlara verilen gizlilik derecesidir.

G İZ L İ (S E C R E T ): İzinsiz açıklandığı takdirde, milli güvenliği, milli prestij ve menfaatleri ciddi ve