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Enregistrement W1582960214 · doi:10.1002/dta.1473

Detection of <i>myo</i>‐inositol tris pyrophosphate (ITPP) in equine following an administration of ITPP

2013· article· en· W1582960214 sur OpenAlexaff
Geoffrey Lam, Sarah Zhao, Jasmeet Sandhu, Yi Rong, Devan Loganathan, Barbara Morrissey

Notice bibliographique

RevueDrug Testing and Analysis · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensMaxxam (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUrineChemistryInositolHorseChromatographyPharmacologyMedicineBiochemistryBiologyReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Myo-Inositol tris pyrophosphate (ITPP) is a powerful allosteric modulator of haemoglobin that increases oxygen-releasing capacity of red blood cells. It is capable of crossing the red blood cell membrane unlike its open polyphosphate analog myo-inositol hexakisphosphate (IHP). Systemic administration of ITPP enhanced the exercise capacity in mice. There have been rumours of its abuse in the horse racing industry to enhance the performance of racing horses. In this paper, the detection of ITPP in equine plasma and urine after an administration of ITPP is reported. A Standardbred mare was administered 200 mg of ITPP intravenously. Urine and plasma samples were collected up to 120 h post administration and analyzed for ITPP by liquid chromatography-tandem mass spectrometry. ITPP was detected in post administration plasma samples up to 6 hours. The peak concentration was detected at 5 min post administration. In urine, ITPP was detected up to 24 h post administration. The peak concentration was detected at 1.5 h post administration.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,338

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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