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Enregistrement W2095785221 · doi:10.1002/rcm.4153

Searching for <i>in silico</i> predicted metabolites and designer modifications of (cortico)steroids in urine by high‐resolution liquid chromatography/time‐of‐flight mass spectrometry

2009· article· en· W2095785221 sur OpenAlexfundno aff
Ruud Peters, M.C. van Engelen, Manja E. Touber, Costas Georgakopoulus, Michel W. F. Nielen

Notice bibliographique

RevueRapid Communications in Mass Spectrometry · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHormonal and reproductive studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWorld Anti-Doping Agency
Mots-clésChemistryChromatographyUrineMetaboliteMass spectrometryDesigner drugAnabolic-Androgenic SteroidsIn silicoResolution (logic)AnabolismPharmacologyDrugBiochemistryArtificial intelligenceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Glucocorticosteroids are a restricted class of substances and appear on the 'in-competition' prohibited list of the World Anti-Doping Agency (WADA). Analysis of glucocorticosteroids is complicated since they show significant phase 1 and 2 metabolism in the human body and are excreted into urine in concentrations in the microg/L range. Full scan, high-resolution time-of-flight mass spectrometry analysis generates information on all ionisable components in urine, including known and unknown metabolites of steroids and even designer modifications of anabolic steroids. However, evaluation of the data obtained can be difficult and time-consuming because of the need to differentiate between endogenous components and compounds of interest. MetaboLynx, a spectral and chromatographic search program, was modified for the determination of in silico predicted metabolites of glucocorticosteroids and designer modifications of anabolic steroids in human urine. Spiked urine samples were successfully screened for known components in a targeted approach and for unknown species in a non-targeted approach using data filtering to limit potential false-positives. A simplified combined approach of targeted and untargeted screening was used for the detection of metabolites and designer modifications of existing compounds. This approach proved successful and showed its strength in the detection of tetrahydrogestrinone (THG), a designer modification of gestrinone. THG was positively detected in a spiked urine sample and correctly identified as a twofold hydrogenation of gestrinone. The developed screening method can easily be adapted to specific needs and it is envisaged that a similar approach would be amendable to the discovery of metabolites or designer modifications of other compounds of interest.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,756
Score d'incertitude au seuil0,938

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
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)0,0000,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,263 · 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 tête enseignante, 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations23
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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