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Enregistrement W1990930453 · doi:10.1021/ac5012969

Analysis on the Go: Quantitation of Drugs of Abuse in Dried Urine with Digital Microfluidics and Miniature Mass Spectrometry

2014· article· en· W1990930453 sur OpenAlexaff
Andrea E. Kirby, Nelson M. Lafrenière, Brendon Seale, Paul I. Hendricks, R. Graham Cooks, Aaron R. Wheeler

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Capillary Electrophoresis Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBenzoylecgonineChemistryChromatographyDrugs of abuseMass spectrometryMicrofluidicsAnalyteDetection limitUrineTandem mass spectrometryAnalytical Chemistry (journal)NanotechnologyDrugPharmacologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report the development of a method coupling microfluidics and a miniature mass spectrometer, applied to quantitation of drugs of abuse in urine. A custom digital microfluidic system was designed to deliver droplets of solvent to dried urine samples and then transport extracted analytes to an array of nanoelectrospray emitters for analysis. Tandem mass spectrometry (MS/MS) detection was performed using a fully autonomous 25 kg instrument. Using the new method, cocaine, benzoylecgonine, and codeine can be quantified from four samples in less than 15 min from (dried) sample to analysis. The figures of merit for the new method suggest that it is suitable for on-site screening; for example, the limit of quantitation (LOQ) for cocaine is 40 ng/mL, which is compatible with the performance criteria for laboratory analyses established by the United Nations Office on Drugs and Crime. More importantly, the LOQ of the new method is superior to the 300 ng/mL cutoff values used by the only other portable analysis systems we are aware of (relying on immunoassays). This work serves as a proof-of-concept for integration of microfluidics with miniature mass spectrometry. The system is attractive for the quantitation of drugs of abuse from urine and, more generally, may be useful for a wide range of applications that would benefit from portable, quantitative, on-site analysis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,317

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,185 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations72
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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