High-Throughput Bioaffinity Mass Spectrometry for Screening and Identification of Designer Anabolic Steroids in Dietary Supplements
Notice bibliographique
Résumé
A generic high-throughput bioaffinity liquid chromatography-mass spectrometry (BioMS) approach was developed and applied for the screening and identification of known and unknown recombinant human sex hormone-binding globulin (rhSHBG)-binding designer steroids in dietary supplements. For screening, a semi-automated competitive inhibition binding assay was combined with fast ultrahigh-performance-LC-electrospray ionization-triple-quadrupole-MS (UPLC-QqQ-MS). 17β-Testosterone-D3 was used as the stable isotope label of which the binding to rhSHBG-coated paramagnetic microbeads was inhibited by any other binding (designer) steroid. The assay was performed in a 96-well plate and combined with the fast LC-MS, 96 measurements could be performed within 4 h. The concentration-dependent inhibition of the label by steroids in buffer and dietary supplements was demonstrated. Following an adjusted bioaffinity isolation procedure, suspect extracts were injected into a chip-UPLC(NanoTile)-Q-time-of-flight-MS system for full-scan accurate mass identification. Next to known steroids, 1-testosterone was identified in three of the supplements studied and the designer steroid tetrahydrogestrinone was identified in a spiked supplement. The generic steroid-binding assay can be used for high-throughput screening of androgens, estrogens, and gestagens in dietary supplements to fight doping. When combined with chip-UPLC-MS, it is a powerful tool for early warning of unknown emerging rhSHBG bioactive designer steroids in dietary supplements.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».