Doping control analysis of trimetazidine and characterization of major metabolites using mass spectrometric approaches
Notice bibliographique
Résumé
Since January 2014, the anti-anginal drug trimetazidine [1-(2,3,4-trimethoxybenzyl)-piperazine] has been classified as prohibited substance by the World Anti-Doping Agency (WADA), necessitating specific and robust detection methods in sports drug testing laboratories. In the present study, the implementation of the intact therapeutic agent into two different initial testing procedures based on gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS) and liquid chromatography-tandem mass spectrometry (LC-MS/MS) is reported, along with the characterization of urinary metabolites by electrospray ionization-high resolution/high accuracy (tandem) mass spectrometry. For GC-MS analyses, urine samples were subjected to liquid-liquid extraction sample preparation, while LC-MS/MS analyses were conducted by established 'dilute-and-inject' approaches. Both screening methods were validated for trimetazidine concerning specificity, limits of detection (0.5-50 ng/mL), intra-day and inter-day imprecision (<20%), and recovery (41%) in case of the GC-MS-based method. In addition, major metabolites such as the desmethylated trimetazidine and the corresponding sulfoconjugate, oxo-trimetazidine, and trimetazidine-N-oxide as identified in doping control samples were used to complement the LC-MS/MS-based assay, although intact trimetazidine was found at highest abundance of the relevant trimetazidine-related analytes in all tested sports drug testing samples. Retrospective data mining regarding doping control analyses conducted between 1999 and 2013 at the Cologne Doping Control Laboratory concerning trimetazidine revealed a considerable prevalence of the drug particularly in endurance and strength sports accounting for up to 39 findings per year.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| 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 ».