Determination of human insulin and its analogues in human blood using liquid chromatography coupled to ion mobility mass spectrometry (LC‐IM‐MS)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The qualitative and quantitative determination of insulin from human blood samples is an emerging topic in doping controls as well as in other related disciplines (e.g. forensics). Beside the therapeutic use, insulin represents a prohibited, performance enhancing substance in sports drug testing. In both cases accurate, sensitive, specific, and unambiguous determination of the target peptide is of the utmost importance. The challenges concerning identifying insulins in blood by liquid chromatography coupled to ion mobility mass spectrometry (LC-IM-MS) are detecting the basal concentrations of approximately 0.2 ng/mL and covering the hyperinsulinaemic clamps at > 3 ng/mL simultaneously using up to 200 μL of plasma or serum. This is achieved by immunoaffinity purification of the insulins with magnetic beads and subsequent separation by micro-scale liquid chromatography coupled to ion mobility / high resolution mass spectrometry. The method includes human insulin as well as the synthetic or animal analogues insulin aspart, glulisine, glargine, detemir, lispro, bovine, and porcine insulin. The method validation shows reliable results considering specificity, limit of detection (0.2 ng/mL except for detemir: 0.8 ng/mL), limit of quantification (0.5 ng/mL for human insulin), precision (CV < 20%), linearity (r > 0.99), recovery, accuracy (>90%), robustness (plasma/serum), and ion suppression. For quantification of human insulin a labelled internal standard ([[(2) H10 ]-Leu(B6,B11,B15,B17) ] - human Insulin) is introduced. By means of the additional ion mobility separation of the different analogues, the chromatographic run time is shortened to 8 min without losing specificity. As proof-of-concept, the procedure was successfully applied to different blood specimens from diabetic patients receiving recombinant synthetic analogues.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle