Expanded test method for peptides >2 kDa employing immunoaffinity purification and LC‐HRMS/MS
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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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,010 |
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 ».