Untargeted Metabolomics in Doping Control: Detection of New Markers of Testosterone Misuse by Ultrahigh Performance Liquid Chromatography Coupled to High-Resolution Mass Spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
The use of untargeted metabolomics for the discovery of markers is a promising and virtually unexplored tool in the doping control field. Hybrid quadrupole time-of-flight (QTOF) and hybrid quadrupole Orbitrap (Q Exactive) mass spectrometers, coupled to ultrahigh pressure liquid chromatography, are excellent tools for this purpose. In the present work, QTOF and Q Exactive have been used to look for markers for testosterone cypionate misuse by means of untargeted metabolomics. Two different groups of urine samples were analyzed, collected before and after the intramuscular administration of testosterone cypionate. In order to avoid analyte losses in the sample treatment, samples were just 2-fold diluted with water and directly injected into the chromatographic system. Samples were analyzed in both positive and negative ionization modes. Data from both systems were treated under untargeted metabolomic strategies using XCMS application and multivariate analysis. Results from the two mass spectrometers differed in the number of detected features, but both led to the same potential marker for the particular testosterone ester misuse. The in-depth study of the MS and MS/MS behavior of this marker allowed for the establishment of 1-cyclopentenoylglycine as a feasible structure. The putative structure was confirmed by comparison with synthesized material. This potential marker seems to come from the metabolism of the cypionic acid release after hydrolysis of the administered ester. Its suitability for doping control has been evaluated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».