Mass Spectrometry-Based Characterization of New Drugs and Methods of Performance Manipulation in Doping Control Analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Efficient and comprehensive sports drug testing necessitates frequent updating and proactive, preventive anti-doping research, and the early implementation of new, emerging drugs into routine doping controls is an essential aspect. Several new drugs and drug candidates with potential for abuse, including so-called Rycals (ryanodine receptor calstabin complex stabilizers, for example, S-107), hypoxia-inducible factor (HIF) stabilizers, and peroxisome-proliferator-activated receptor (PPAR) delta agonists (for example, GW1516), were studied using different mass spectrometry- and ion mobility-based approaches, and their gas phase dissociation behaviors were elucidated. The detailed knowledge of fragmentation routes allows a more rapid identification of metabolites and structurally related, presumably "tailor-made", analogs potentially designed for doping purposes. The utility of product ion characterization is demonstrated in particular with GW1516, for which oxidation products were readily identified in urine samples by means of diagnostic fragment ions as measured using high resolution/high accuracy mass spectrometry and higher energy collision-induced dissociation (HCD).
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 découle