Rapid analysis of metabolites and drugs of abuse from urine samples by desorption electrospray ionization-mass spectrometry
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
Urine samples obtained from drug abusers were screened for drugs of abuse and their metabolites using DESI-MS and the results obtained were compared to results obtained from GC-MS experiments. The detected analyte classes included amphetamines, opiates, cannabinoids and benzodiazepines. The compounds detected were codeine, morphine, oxymorphone, 11-nor-9-carboxy-Delta(9)-tetrahydrocannabinol, Delta(9)-tetrahydrocannabinol, alprazolam, temazepam, oxazepam, N-desmethyldiazepam (nordiazepam) and hydroxytemazepam. Identities of all the analytes were confirmed by tandem mass spectrometry, matching MS/MS spectra with authentic standard compounds. The concentrations of the analytes in the samples were obtained from semi-quantitative GC-MS studies and were in the range of 270-22,000 ng mL(-1). The analytes could be detected by DESI even after a hundred-fold dilution indicating that the sensitivity of DESI was more than adequate for this study. Selectivity in the DESI-MS measurements for different kinds of analytes could be increased further by optimizing the spray solvent composition: the use of an entirely aqueous solvent enhanced the signal of polar analytes, such as the benzodiazepines, whereas the use of a spray solvent with a high organic content increased the signal of less polar analytes, such as codeine and morphine.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| 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) | 0,002 | 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