Simultaneous analysis of 210 prohibited substances in human urine by ultrafast liquid chromatography/tandem mass spectrometry in doping control
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Doping analysis is a two-step process consisting of a screening step for prohibited substances and a confirmation step to verify the presence of specific substances found during the screening. The entire process must be performed within a limited time period, but traditional screening procedures commonly employ separate analytical methods for each class of prohibited substances being screened and thus require a great deal of human resources and instrumentation. A single simple and rapid multiresidue analytical method that could accommodate multiple classes of prohibited substances would be extraordinarily useful in doping analyses. METHODS: Urine samples were extracted via two consecutive liquid-liquid extractions at different pH values following enzymatic hydrolysis. Analyses were performed by ultrafast liquid chromatography/triple-quadrupole mass spectrometry with polarity switching and time-dependent selected reaction monitoring. RESULTS: We developed a rapid multiresidue screening and confirmation method for efficient high-throughput doping analyses. The present method was validated with regard to the limits of detection (0.01-100.0 ng/mL for screening analyses and 0.2-500.0 ng/mL for confirmation assays), matrix effects (48.9-118.9%), recovery (20.6-119.7%) and intra- (0.6-17.6%) and inter-day (4.0-20.0%) precision. CONCLUSIONS: A multiresidue analytical method was developed and validated for screening and confirming the presence of performance-enhancing drugs. A total of 210 substances from diverse classes of prohibited substances were successfully identified with an analytical run time of 10 min.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».