Development of a qualitative liquid chromatography/tandem mass spectrometric method for the detection of narcotics in urine relevant to doping analysis
Notice bibliographique
Résumé
A new screening procedure for 18 narcotics in urine for anti-doping purposes has been developed using liquid chromatography/triple quadrupole mass spectrometry (LC/MS). Electrospray ionization (ESI) was used as interface. Infusion experiments were performed for all substances to investigate their mass spectrometric behaviour in terms of selecting product specific ions. These product ions were then used to develop a tandem mass spectrometric method using selected reaction monitoring (SRM). For the LC/MS analysis, chromatography was performed on an octadecylsilane column. The total run time of the chromatographic method was 5.5 min. For the sample preparation prior to LC/MS analysis, the urine samples were liquid-liquid extracted at pH 9.5 after overnight enzymatic hydrolysis. Two extraction solvents were evaluated: dichloromethane/methanol 9/1 (v/v), which is currently used for the extraction of narcotics, and diethyl ether, used for the extraction of steroids. With diethyl ether the detection limits for all compounds ranged between 0.5 and 20 ng/mL and with the mixture containing dichloromethane the detection limits ranged between 0.5 and 10 ng/mL. Taking into account the minimum required performance limits of the World Anti-Doping Agency of 200 ng/mL for narcotics, diethyl ether can also be considered as extraction solvent for narcotics. Finally, the described method was applied to the analysis of urine samples previously found to contain narcotics by our routine gas chromatography/mass spectrometry (GC/MS) method.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,013 |
| 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 ».