Validated quantitation method for a peptide in rat serum using liquid chromatography/high‐field asymmetric waveform ion mobility spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
The analysis of peptides presents serious challenges for bioanalytical scientists including low total ion current and non-selective fragmentation during tandem mass spectrometry (MS/MS). During method validation of a peptide in rat serum matrix some interferences could not be easily removed and thus prevented accurate and precise measurement. These problems associated with peptide quantitation were resolved by using FAIMS (high-Field Asymmetric waveform Ion Mobility Spectrometry). This selectivity-enhancing technique filters out matrix interferences, and the resulting pseudo-selected reaction monitoring (pseudo-SRM) chromatograms were nearly free from interferences. Control blank matrix samples contained an acceptable level of interference (only 7% signal as compared to the lower level of quantitation). Chromatographic peaks were easily, accurately and precisely integrated resulting in a validated liquid chromatography (LC)/FAIMS-MS/MS method for the analysis of a peptide drug in rat serum according to United States Food and Drug Administration (US FDA) bioanalytical guidelines. These results confirm that new selectivity-enhancing technologies aid the pharmaceutical industry in reliably producing acceptable pharmacokinetic data.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».