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Enregistrement W2098171052

High performance liquid chromatographic determination of glucosamine in rat plasma.

2002· article· en· W2098171052 sur OpenAlexaff
Ali Aghazadeh‐Habashi, Saeed Sattari, Franco M. Pasutto, Fakhreddin Jamali

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGlycosylation and Glycoproteins Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChromatographyChemistryDetection limitTriethylamineHigh-performance liquid chromatographyAcetic acidAcetonitrileGlucosamineProtein precipitationMethanolBiochemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: A high performance liquid chromatographic method was developed for the determination of glucosamine (GlcN) in rat plasma. METHOD: Internal standard, galactosamine, was added to 100 micro L of plasma containing GlcN followed by precipitation of plasma proteins with acetonitrile. Evaporation of the decanted supernatant solution was accelerated by the addition of methanol. GlcN was derivatized by addition of a solution containing 1-naphthyl isothiocyanate. Sample cleanup included passage through an anion exchange cartridge. Analysis was accomplished by injection of 0.1 mL of the sample solution into an isocratic HPLC system consisting of a C18 column, a mobile phase of acetonitrile: water: acetic acid: triethylamine (4.5: 95.5:0.1:0.05), a flow rate of 0.9 mL/min, and a UV detector set at 254 nm. RESULTS: Galactosamine and GlcN appeared 26 and 29 min post-injection, respectively. The assay was linear over the range of 1.25-400 micro g/mL (CV<10%) with a detection limit of 0.63 microg/mL and a limit of quantification of 1.25 microg/mL. The method was applied to the determination of GlcN in rat plasma after oral administration of 350 mg/kg of GlcN hydrochloride. CONCLUSION: The present assay is specific, sensitive, precise, and accurate and is suitable for pharmacokinetic studies.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,201 · 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
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

Citations34
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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