Expanded test method for peptides >2 kDa employing immunoaffinity purification and LC‐HRMS/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
Bioactive peptides with an approximate molecular mass of 2-12 kDa are of considerable relevance in sports drug testing. Such peptides have been used to manipulate several potential performance-enhancing processes in the athlete's body and include for example growth hormone releasing hormones (sermorelin, CJC-1293, CJC-1295, tesamorelin), synthetic/animal insulins (lispro, aspart, glulisine, glargine, detemir, degludec, bovine and porcine insulin), synthetic ACTH (synacthen), synthetic IGF-I (longR(3) -IGF-I) and mechano growth factors (human MGF, modified human MGF, 'full-length' MGF). A combined initial test method using one analytical procedure is a desirable tool in doping controls and related disciplines as requests for higher sample throughput with utmost comprehensiveness preferably at reduced costs are constantly issued. An approach modified from an earlier assay proved fit-for-purpose employing pre-concentration of all target analytes by means of ultrafiltration, immunoaffinity purification with coated paramagnetic beads, nano-ultra high performance liquid chromatography (UHPLC) separation, and subsequent detection by means of high resolution tandem mass spectrometry. The method was shown to be applicable to blood and urine samples, which represent the most common doping control specimens. The method was validated considering the parameters specificity, recovery (11-69%), linearity, imprecision (<25%), limit of detection (5-100 pg in urine, 0.1-2 ng in plasma), and ion suppression. The analysis of administration study samples for insulin degludec, detemir, aspart, and synacthen provided the essential data for the proof-of-principle of the method.
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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 | 0,005 |
| 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 découle