Rapid Inline Derivatization of Primary and Secondary Amine Containing Drugs by Capillary Electrophoresis with Laser-Induced Fluorescence
Notice bibliographique
Résumé
Despite the ongoing “war on drugs” the seizure rates for phenethylamines and their analogues have been steadily increasing over the years. The illicit manufacture of these compounds has become big business all over the world making it all the more attractive to the inexperienced “cook”. However, as a result, the samples produced are more susceptible to contamination with reactionary byproducts and leftover reagents. These impurities are useful in the analysis of seized drugs as their identities can help to determine the synthetic pathway used to make these drugs and thus, the provenance of these analytes. In the present work two fluorescent dyes, 4-fluoro-7-nitrobenzofurazan and 5-(4,6-dichlorotriazinyl)aminofluorescein, were used to label several phenethylamine analogues for electrophoretic separation with laser-induced fluorescence detection. The large scale to which law enforcement is encountering these compounds has the potential to create a tremendous backlog. In order to combat this, a rapid, sensitive method capable of full automation is required. Through the utilization of the inline derivatization method developed whereby analytes are labeled within the capillary efficiently in a minimum span of time, this can be achieved. The derivatization and separation parameters were optimized on the basis of a variety of experimentally determined factors in order to give highly resolved peaks in the fluorescence spectrum with limits of detection in the low µg/mL range.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».