Characterization of xylazine metabolism in rat liver microsomes using liquid chromatography–hybrid triple quadrupole–linear ion trap–mass spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Xylazine is an α2 -adrenoceptor agonist and it is widely used in veterinary anesthesia in combination with ketamine. There is limited information on the metabolism of xylazine. A quantitative method for the determination of xylazine by HPLC-ESI/MS/MS was developed. The method consisted of a protein precipitation extraction followed by analysis using liquid chromatography electrospray tandem mass spectrometry. The chromatographic separation was achieved using a Thermo Betasil Phenyl 100 × 2 mm column combined with an isocratic mobile phase composed of acetonitrile, methanol, water and formic acid (60:20:20:0.4) at a flow rate of 300 μL/min. The mass spectrometer was operating in selected reaction monitoring mode and the analytical range was set at 0.05-50 μm. The precision (%CV) and accuracy (%NOM) observed were 2.3-7.2 and 88.2-96.4%. In vitro metabolism studies were performed in rat liver microsomes and results showed moderate cytochrome P450 affinity (Km = 10.1 μm) and a low metabolic stability of xylazine with a half-life of 4.1 min in rat liver microsomes. Five phase 1 metabolites were observed. The main metabolite observed was an oxidation of the thiazine moiety at m/z 235 and, to a lesser extent, we observed the formation of N-(2,6-dimethylphenyl)thiourea at m/z 181 and three distinctive hydroxylated metabolites at m/z 237. Further experiments with ketamine and ketoconazole strongly supported that the metabolism of xylazine to its main metabolite is mediated by CYP3A in rat liver microsomes.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».