Development of an Analytical Method for the Rapid Quantitation of Peptides Used in Microbicide Formulations
Notice bibliographique
Résumé
Recently, a growing number of macromolecules such as peptides and proteins have been formulated into various microbicide formulations for the prevention of sexually transmitted infections. However, a fast and reliable high-throughput method for quantitating peptide/protein in polymer-based microbicide formulations is still lacking. As a result, we developed and validated a reversed-phase high-performance liquid chromatography method for the quantitation of gp120 fragment and LL-37 simultaneously in various microbicide gel formulations. This method was capable of detecting a limit of linearity (regression coefficient of 0.999) for gp120 fragment and LL-37 within a range of 0.625–80 and 1.25–80 µg mL −1 , respectively. The lower limit of quantification for gp120 fragment and LL-37 was 1.14 and 0.31 µg mL −1 , respectively. Method validation demonstrated acceptable intra- and inter-day RSD % (<5 %) and accuracy (95.67–100.5 %). Formulating both peptides into polymeric pharmaceutical gel formulations showed high extraction efficiency (in the range of 95.90 ± 3.03 to 111.45 ± 2.51 %). Using this method, we were able to separate and identify the forced degraded products from both peptides simultaneously without affecting the quantitation of both peptides in the polymeric dosage forms. Furthermore, this method was able to detect and separate degradants that were unable to be revealed using gel eletrophoresis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».