Quantitative analysis of bucillamine in blood using high‐performance liquid chromatography–mass spectrometry technique
Notice bibliographique
Résumé
A fast and sensitive method has been developed and validated for the determination of bucillamine in human blood by derivatizing the free sulfhydryl groups with isobutyl acrylate (IA), by APCI-LC/MS/MS. The collected blood sample was immediately mixed with a mixture of IA and 0.05 m Tris(hydroxymethyl)aminomethane hydrochloride (Tris-HCl) buffer, pH 9.2, to stabilize the sulfyhydryl moieties. The derivatized samples were then extracted by protein precipitation, evaporated, reconstituted and injected using an LC-APCI/MS/MS instrument. Separation was achieved using a C18 analytical column and a gradient mobile phase within a chromatographic run time of 5 min. A quadratic (weighted 1/concentration(2)) relationship was observed during validation over a concentration range of 0.4-40 microg/mL with a correlation value of r > or = 0.9966. The inter-batch precision and accuracy at low, medium and high concentrations were 8.1, 8.4 and 7.3%; 113.3, 104.9 and 103.9%, respectively, and the intra-batch precision and accuracy at low, medium and high concentrations were 7.7, 5.4 and 2.7%; 105.1, 111.9 and 113.2%, respectively.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».