Effects of Tissue Type and the Dose-Death Interval on the Detection of Acute Ketamine Exposure in Bone and Marrow with Solid-Phase Extraction and ELISA with Liquid Chromatography-Tandem Mass Spectrometry Confirmation
Notice bibliographique
Résumé
Ketamine exposure was detected in skeletal tissues by ELISA and liquid chromatography-tandem mass spectrometry (LC-MS-MS). Rats (n = 9) received ketamine hydrochloride acutely (75 mg/kg, i.p.) and were euthanized within 15, 30, or 90 min. Drug-free control animals (n = 3) were also euthanized. Extracted femora were separated into epiphyseal and diaphyseal fragments, with marrow isolated from the medullary cavity. Bone was ground and incubated in methanol. Extracts were dried and reconstituted in phosphate buffer (0.1 M, pH 7.3), and marrow was homogenized in alkaline solution. Both then underwent solid-phase extraction. Extracts were assayed by ELISA, with data expressed in terms of relative decrease in absorbance (%DA, drug-positive tissues vs. matrix-matched drug-free controls) and binary classification test sensitivity (S). Generally, %DA decreased in the order of marrow > epiphyseal bone > diaphyseal bone, and was negatively correlated with dose-death interval (DDI). Measured S values were 100% in ELISA analysis of extracts of all tissue types. Sensitivity values were computed from LC-MS-MS data using a 5 ng/mL cutoff. Sensitivity values for ketamine detection were 100%, 0–100% and 0%, at the 15, 30, and 90 min DDI, respectively, and sensitivity values for norketamine detection were 0–66%, 0–66%, and 0% at the 15, 30, and 90 min DDI, respectively. These results suggest that the tissue type sampled and DDI may influence the sensitivity of detection of ketamine exposure in skeletal tissues.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».