Direct analysis in real time ‐ high resolution mass spectrometry (DART‐HRMS): a high throughput strategy for identification and quantification of anabolic steroid esters
Notice bibliographique
Résumé
High throughput screening is essential for doping, forensic, and food safety laboratories. While hyphenated chromatography-mass spectrometry (MS) remains the approach of choice, recent ambient MS techniques, such as direct analysis in real time (DART), offer more rapid and more versatile strategies and thus gain in popularity. In this study, the potential of DART hyphenated with Orbitrap-MS for fast identification and quantification of 21 anabolic steroid esters has been evaluated. Direct analysis in high resolution scan mode allowed steroid esters screening by accurate mass measurement (Resolution = 60 000 and mass error < 3 ppm). Steroid esters identification was further supported by collision-induced dissociation (CID) experiments through the generation of two additional ions. Moreover, the use of labelled internal standards allowed quantitative data to be recovered based on isotopic dilution approach. Linearity (R(2) > 0.99), dynamic range (from 1 to 1000 ng mL(-1) ), bias (<10%), sensitivity (1 ng mL(-1) ), repeatability and reproducibility (RSD < 20%) were evaluated as similar to those obtained with hyphenated chromatography-mass spectrometry techniques. This innovative high throughput approach was successfully applied for the characterization of oily commercial preparations, and thus fits the needs of the competent authorities in the fight against forbidden or counterfeited substances.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».