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Enregistrement W1917528218 · doi:10.1002/jms.3583

Comparison of sulfo‐conjugated and gluco‐conjugated urinary metabolites for detection of methenolone misuse in doping control by LC‐HRMS, GC‐MS and GC‐HRMS

2015· article· en· W1917528218 sur OpenAlex

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.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of Mass Spectrometry · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHormonal and reproductive studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWorld Anti-Doping Agency
Mots-clésChemistryChromatographyMass spectrometryMetaboliteGlucuronic acidConjugated systemSulfateElectrospray ionizationGas chromatographyTandem mass spectrometryOrganic chemistryPolysaccharideBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Methenolone (17β-hydroxy-1-methyl-5α-androst-1-en-3-one) misuse in doping control is commonly detected by monitoring the parent molecule and its metabolite (1-methylene-5α-androstan-3α-ol-17-one) excreted conjugated with glucuronic acid using gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS) and liquid chromatography mass spectrometry (LC-MS) for the parent molecule, after hydrolysis with β-glucuronidase. The aim of the present study was the evaluation of the sulfate fraction of methenolone metabolism by LC-high resolution (HR)MS and the estimation of the long-term detectability of its sulfate metabolites analyzed by liquid chromatography tandem mass spectrometry (LC-HRMSMS) compared with the current practice for the detection of methenolone misuse used by the anti-doping laboratories. Methenolone was administered to two healthy male volunteers, and urine samples were collected up to 12 and 26 days, respectively. Ethyl acetate extraction at weak alkaline pH was performed and then the sulfate conjugates were analyzed by LC-HRMS using electrospray ionization in negative mode searching for [M-H](-) ions corresponding to potential sulfate structures (comprising structure alterations such as hydroxylations, oxidations, reductions and combinations of them). Eight sulfate metabolites were finally detected, but four of them were considered important as the most abundant and long term detectable. LC clean up followed by solvolysis and GC/MS analysis of trimethylsilylated (TMS) derivatives reveal that the sulfate analogs of methenolone as well as of 1-methylene-5α-androstan-3α-ol-17-one, 3z-hydroxy-1β-methyl-5α-androstan-17-one and 16β-hydroxy-1-methyl-5α-androst-1-ene-3,17-dione were the major metabolites in the sulfate fraction. The results of the present study also document for the first time the methenolone sulfate as well as the 3z-hydroxy-1β-methyl-5α-androstan-17-one sulfate as metabolites of methenolone in human urine. The time window for the detectability of methenolone sulfate metabolites by LC-HRMS is comparable with that of their hydrolyzed glucuronide analogs analyzed by GC-MS. The results of the study demonstrate the importance of sulfation as a phase II metabolic pathway for methenolone metabolism, proposing four metabolites as significant components of the sulfate fraction.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,606

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,288 · 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