Detection and confirmation of 60 anabolic and androgenic steroids in equine plasma by liquid chromatography‐tandem mass spectrometry with instant library searching
Notice bibliographique
Résumé
In 2008, Pennsylvania (PA) became the first State in the USA to ban and enforce the ban on the use of anabolic and androgenic steroids (AAS) in equine athletes by using plasma for analysis. To enforce the ban, a rapid and high-throughput method for analysis of 60 AAS in equine plasma was developed by liquid chromatography-tandem mass spectrometry (LC-MS/MS). Analytes were recovered from plasma by liquid-liquid extraction (LLE) using methyl tert-butyl ether, separated on a reversed-phase C₁₈ column and analyzed by electrospray ionization mass spectrometry. Multiple-reaction monitoring (MRM) scan was employed for screening. When the MRM signal of an analyte exceeded 1000 counts per second (cps), information-dependent acquisition (IDA) triggered generation of an enhanced product ion (EPI) scan of the analyte. A library for the analytes was simultaneously established using the EPI spectrum. Unambiguous identification of any of the 60 AAS in a test sample was based on both the presence of MRM response within the correct retention time (t(R)) window and a qualitative match between EPI spectrum of the test sample and that of the reference drug standard stored in the library. Total analysis time was 7 min. The limit of detection (LOD) and limit of confirmation (LOC) for most of the analytes were 0.01-2 ng/mL and 0.1-10 ng/mL, respectively. Recovery of the analytes from plasma by LLE was 74-138%. The method was successfully verified and is routinely used in the screening of post-race equine plasma samples for the presence of these 60 AAS. The method is rapid, sensitive, reproducible, and reliable.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».