High‐throughput ultra‐high‐performance liquid chromatography/tandem mass spectrometry quantitation of insulin‐like growth factor‐I and leucine‐rich α‐2‐glycoprotein in serum as biomarkers of recombinant human growth hormone administration
Notice bibliographique
Résumé
Insulin-like growth factor-I (IGF-I) is a known biomarker of recombinant human growth hormone (rhGH) abuse, and is also used clinically to confirm acromegaly. The protein leucine-rich alpha-2-glycoprotein (LRG) was recently identified as a putative biomarker of rhGH administration. The combination of an ACN depletion method and a 5-min ultra-high-performance liquid chromatography/tandem mass spectrometry (uHPLC/MS/MS)-based selected reaction monitoring (SRM) assay detected both IGF-I and LRG at endogenous concentrations. Four eight-point standard addition curves of IGF-I (16-2000 ng/mL) demonstrated good linearity (r(2) = 0.9991 and coefficients of variance (CVs) <13%). Serum samples from two rhGH administrations were extracted and their uHPLC/MS/MS-derived IGF-I concentrations correlated well against immunochemistry-derived values. Combining IGF-I and LRG data improved the separation of treated and placebo states compared with IGF-I alone, further strengthening the hypothesis that LRG is a biomarker of rhGH administration. Artificial neural networks (ANNs) analysis of the LRG and IGF-I data demonstrated an improved model over that developed using IGF-I alone, with a predictive accuracy of 97%, specificity of 96% and sensitivity of 100%. Receiver operator characteristic (ROC) analysis gave an AUC value of 0.98. This study demonstrates the first large scale and high throughput uHPLC/MS/MS-based quantitation of a medium abundance protein (IGF-I) in human serum. Furthermore, the data we have presented for the quantitative analysis of IGF-I suggest that, in this case, monitoring a single SRM transition to a trypsin peptide surrogate is a valid approach to protein quantitation by LC/MS/MS.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».