Detection and characterization of betamethasone metabolites in human urine by LC‐MS/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
Glucocorticosteroids are prohibited in sports when administered by systemic routes and allowed using other administrations for therapeutic reasons. Therefore, markers to distinguish between routes of administration through the analysis of urine samples are needed in anti-doping control. As a first step to achieve that goal, the metabolism of betamethasone (BET) was investigated in the present work. Urine samples obtained after BET intramuscular injection were hydrolyzed with β-glucuronidase and subjected to liquid-liquid extraction with ethyl acetate in alkaline conditions. The extracts were analyzed by liquid chromatography coupled to tandem mass spectrometry. Common open screening methods for fluorine containing corticosteroids (precursor ion scan method of m/z 121, 147, 171, and neutral loss (NL) scan methods of 20 and 38 Da in positive ionization, and 46 and 76 Da in negative ionization) were applied to detect BET metabolites. Moreover, an NL method was applied to detect A-ring reduced metabolites of BET, which are ionized as [M+NH4 ](+) (NL of 55, 73, and 91 Da, corresponding to the consecutive losses of NH3 , HF and one, two and three water molecules, respectively). BET and 24 metabolites were detected. Six metabolites were identified by comparison with standards, and for ten, feasible structures were proposed based on mass spectrometric data. Eleven of the characterized metabolites had not been previously reported. Metabolites resulting from 11-oxidation, 6-hydroxylation, C20 or 4-ene-3-one reduction and combination of some of them were detected. Moreover one metabolite resulting from cleavage of the side chain with subsequent oxidation of carbon at C17 was also detected.
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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 | 0,000 | 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 découle