Sensitivity of GC‐EI/MS, GC‐EI/MS/MS, LC‐ESI/MS/MS, LC‐Ag<sup>+</sup>CIS/MS/MS, and GC‐ESI/MS/MS for analysis of anabolic steroids in doping control
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study compared the sensitivity of various separation and ionization methods, including gas chromatography with an electron ionization source (GC-EI), liquid chromatography with an electrospray ionization source (LC-ESI), and liquid chromatography with a silver ion coordination ion spray source (LC-Ag(+) CIS), coupled to a mass spectrometer (MS) for steroid analysis. Chromatographic conditions, mass spectrometric transitions, and ion source parameters were optimized. The majority of steroids in GC-EI/MS/MS and LC-Ag(+) CIS/MS/MS analysis showed higher sensitivities than those obtained with other analytical methods. The limits of detection (LODs) of 65 steroids by GC-EI/MS/MS, 68 steroids by LC-Ag(+) CIS/MS/MS, 56 steroids by GC-EI/MS, 54 steroids by LC-ESI/MS/MS, and 27 steroids by GC-ESI/MS/MS were below cut-off value of 2.0 ng/mL. LODs of steroids that formed protonated ions in LC-ESI/MS/MS analysis were all lower than the cut-off value. Several steroids such as unconjugated C3-hydroxyl with C17-hydroxyl structure showed higher sensitivities in GC-EI/MS/MS analysis relative to those obtained using the LC-based methods. The steroids containing 4, 9, 11-triene structures showed relatively poor sensitivities in GC-EI/MS and GC-ESI/MS/MS analysis. The results of this study provide information that may be useful for selecting suitable analytical methods for confirmatory analysis of steroids.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle