Comprehensive plasma‐screening for known and unknown substances in doping controls
Notice bibliographique
Résumé
Occasionally, doping analysis has been recognized as a competitive challenge between cheating sportsmen and the analytical capabilities of testing laboratories. Both have made immense progress during the last decades, but obviously the athletes have the questionable benefit of frequently being able to switch to new, unknown and untested compounds to enhance their performance. Thus, as analytical counteraction and for effective drug testing, a complementary approach to classical targeted methods is required in order to implement a comprehensive screening procedure for known and unknown xenobiotics. The present study provides a new analytical strategy to circumvent the targeted character of classical doping controls without losing the required sensitivity and specificity. Using 50 microL of plasma only, the method potentially identifies illicit drugs in low ng/mL concentrations. Plasma provides the biological fluid with the circulating, unmodified xenobiotics; thus the identification of unknown compounds is facilitated. After a simple protein precipitation, liquid chromatographic separation and subsequent detection by means of high resolution/high accuracy orbitrap mass spectrometry, the procedure enables the determination of numerous compounds from different classes prohibited by the World Anti-Doping Agency (WADA). A new hyphenated mass spectrometry technology was employed without precursor ion selection for higher collision energy dissociation (HCD) fragmentation experiments. Thus the mass spectra contained all the desired information to identify unknown substances retrospectively. The method was validated for 32 selected model compounds for qualitative purposes considering the parameters specificity, selectivity, limit of detection (<0.1-10 ng/mL), precision (9-28%), robustness, linearity, ion suppression and recovery (80-112%). In addition to the identification of unknown compounds, the plasma samples were simultaneously screened for known prohibited targets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».