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Enregistrement W2088633 · doi:10.1007/978-1-62703-155-4_22

Synthesis, Mass Spectrometric Characterization, and Analysis of the PPARδ Agonist GW1516 and Its Major Human Metabolites: Targets in Sports Drug Testing

2012· article· en· W2088633 sur OpenAlexfundno aff
Mario Thevis, Ines Möller, Simon Beuck, Wilhelm Schänzer

Notice bibliographique

RevueMethods in molecular biology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePeroxisome Proliferator-Activated Receptors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWorld Anti-Doping Agency
Mots-clésMetaboliteChemistryChromatographyMass spectrometryLiquid chromatography–mass spectrometryMetabolomicsTandem mass spectrometryUrineDrugDrug metabolismPharmacologyBiochemistryMetabolismBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The elucidation of metabolic pathways and the detection of emerging therapeutics potentially enhancing athletic performance are of paramount importance to doping control authorities to protect the integrity of elite sports. A new drug candidate belonging to the family of the peroxisome proliferator-activated receptor-delta agonists termed GW1516 (also referred to as GW501516) has been prohibited by the World Anti-Doping Agency in 2009 due to its potential to artificially increase endurance. Consequently, sports drug testing laboratories need to establish detection methods enabling the identification of the intact substance and/or its metabolite(s) that unambiguously prove the presence or absence of the target substances in doping control specimens. Simulating human metabolic reactions using liver microsomal preparations, minute amounts of possible urinary metabolites were obtained that were characterized by mass spectrometry-based methods. Subsequently, the most abundant metabolic products were chemically synthesized and as well characterized by mass spectrometry and nuclear magnetic resonance spectroscopy. Finally, GW1516 and two oxidized metabolites were implemented in a routine doping control analytical assay based on liquid chromatography-(tandem) mass spectrometry (LC-MS/MS), which was tested for its -fitness-for-purpose using spiked urine samples.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,304 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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