Monitoring the endogenous steroid profile disruption in urine and blood upon nandrolone administration: An efficient and innovative strategy to screen for nandrolone abuse in entire male horses
Notice bibliographique
Résumé
Nandrolone (17β-hydroxy-4-estren-3-one) is amongst the most misused endogenous steroid hormones in entire male horses. The detection of such a substance is challenging with regard to its endogenous presence. The current international threshold level for nandrolone misuse is based on the urinary concentration ratio of 5α-estrane-3β,17α-diol (EAD) to 5(10)-estrene-3β,17α-diol (EED). This ratio, however, can be influenced by a number of factors due to existing intra- and inter-variability standing, respectively, for the variation occurring in endogenous steroids concentration levels in a single subject and the variation in those same concentration levels observed between different subjects. Targeting an efficient detection of nandrolone misuse in entire male horses, an analytical strategy was set up in order to profile a group of endogenous steroids in nandrolone-treated and non-treated equines. Experiment plasma and urine samples were steadily collected over more than three months from a stallion administered with nandrolone laurate (1 mg/kg). Control plasma and urine samples were collected monthly from seven non-treated stallions over a one-year period. A large panel of steroids of interest (n = 23) were extracted from equine urine and plasma samples using a C18 cartridge. Following a methanolysis step, liquid-liquid and solid-phase extractions purifications were performed before derivatization and analysis on gas chromatography-tandem mass spectrometry (GC-MS/MS) for quantification. Statistical processing of the collected data permitted to establish statistical models capable of discriminating control samples from those collected during the three months following administration. Furthermore, these statistical models succeeded in predicting the compliance status of additional samples collected from racing horses.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».