Automated Liquid–Liquid Extraction Method for High-Throughput Analysis of Rosuvastatin in Human EDTA K <sub>2</sub> Plasma by LC–MS/MS
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Liquid-liquid extraction has been widely used for the analysis of rosuvastatin due to its many attractive features, such as low cost and clean extract. However, manual transfer of the organic phase poses a challenge, particularly when a batch size is large. To overcome the challenge, a simple automated high-throughput (192 samples per batch) liquid-liquid extraction method with short (3.0-min) chromatographic run time was proposed. Rosuvastatin was separated using a gradient on a reversed-phase C18 column and detected in the multiple reaction monitoring made with a mass transition of m/z 482.3→258.2 amu. RESULTS: The assay exhibited a linear range from 50 to 25000 pg/ml (r ≥ 0.9976). The intra- and inter-day accuracy ranged from 98.16 to 103.84% and 101.18 to 103.95%, respectively. The intra- and inter-day precision ranged from 0.70 to 6.17% and 2.19 to 5.07%, respectively. CONCLUSION: Finally, the validated method was successfully applied to bioequivalence studies.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».