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.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».