Long-Term Stability of Amino Acids and Acylcarnitines in Dried Blood Spots
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Dried blood filter cards, collected for newborn screening, are often stored for long periods of time. They may be suitable for the retrospective diagnosis of inborn errors of metabolism, but no data are currently available on the long-term stability of amino acids and acylcarnitine species. METHODS: We analyzed amino acids and acylcarnitines by tandem mass spectrometry in 660 anonymous, randomly selected filter cards from 1989 through 2004. We assessed long-term stability of metabolites by linear regression and estimated annual decrease of concentration for each metabolite. RESULTS: Concentrations of free carnitine increased by 7.6% per year during the first 5 years of storage and decreased by 1.4% per year thereafter. Alanine, arginine, leucine, methionine, and phenylalanine decreased by 6.5%, 3.3%, 3.1%, 7.3%, and 5.7% per year, respectively. Acetylcarnitine, propionylcarnitine, citrulline, glycine, and ornithine decreased by 18.5%, 27.4%, 8.1%, 14.7%, and 16.3% per year during the first 5 years, respectively; thereafter the decline was more gradual. Tyrosine decreased by 1.7% per year during the first 5 years and 7.9% per year thereafter. We could not analyze medium- and long-chain acylcarnitine species because of low physiological concentrations. CONCLUSIONS: Estimation of the annual decrease of metabolites may allow for the retrospective diagnosis of inborn errors of metabolism in filter cards that have been stored for long periods of time.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».