New Spectrofluorimetric Method for Determining Serotonin: Application to Human Urine
Notice bibliographique
Résumé
In this present paper, we investigate the development of simple, rapid, accurate, reproducible and sensitive methods for the determination of serotonin (5-HT) in urine. For this purpose stationary fluorescence was used as method. With regard to the analysis of serotonin, the liquid-liquid extraction (LLE) solid phase extraction (SPE) and standard addition procedures were used. Several physicochemical factors affecting the sensitivity of the fluorescence intensity of serotonin were optimized, including the system of solvent (organic, micellar), the pH and the salts. The study of the analytical performances of the method led to very low limits of detection (LOD) varying between 0.1 and 3 ng/mL and to limits of quantification (LOQ) ranging between 0.4 and 10 ng/mL. This confirms the sensitivity of the method. Thus the low values of standard deviations (DRS) (between 0.3 and 6.6%) testify the good reproducibility of the measurements with satisfactory covering rate (89 to 111%). Accordingly, our results show that the spectrofluorimetric method is simple, fast and sensitive and can be applied to the routine analysis and does not require expensive equipment nor tiresome chemical pretreatments.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».