Differences in sialic acid O‐acetylation between human urinary and recombinant erythropoietins: a possible mass spectrometric marker for doping control
Notice bibliographique
Résumé
Development of a mass spectrometric method for the unambiguous detection of doping with recombinant human erythropoietins (rhEPO) has been attempted for many years. Unfortunately, progress in this field was hampered by the unavailability of highly purified human endogenous EPOs (urinary[uhEPO], serum/plasma EPO)--a prerequisite for generating detailed mass spectrometric glycosylation data necessary for revealing significant differences between uhEPO and rhEPOs. The paper presents the worldwide first analytical data on purified human urinary EPO generated with a high resolution high accuracy mass spectrometer (LTQ-Orbitrap). The focus is on the tryptic O-glycopeptide (E117-R131) and its degree of sialic acid O-acetylation. Data are compared with results obtained from 40 rhEPO pharmaceuticals. It could be demonstrated that the O-glycopeptide of uhEPO (ca 100 IU) contains only trace amounts of mono-acetylated mono-and di-sialylated O-glycans but no other O-acetylated structures and in this respect significantly differs from all rhEPOs. Moreover, Dynepo--a rhEPO previously thought to be not O-acetylated--also contains small amounts of O-acetylations within the O-glycan structure. The results might be useful for anti-doping purposes as well as the development of EPO pharmaceuticals with closer structural similarity to the endogenous hormone.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».