Identification of fibroblast growth factor 1 (FGF‐1) in a black market product
Notice bibliographique
Résumé
The use of growth factors for accelerated healing of sports injuries is restricted under the terms of the World Anti-Doping Agency (WADA) anti-doping code. Cheating athletes have used the black market as a source of performance-enhancing substances. Drugs that currently undergo clinical trials are frequently offered--despite the unknown health risks associated with the administration of unapproved pharmaceuticals. Recently, a new growth factor (referred to as fibroblast growth factor 1/FGF-1) with known effects on the repair and regeneration of damaged tissue was detected in an unlabelled black market product confiscated by the German customs. The identification of the protein was achieved by one- and two-dimensional polyacrylamide gel electrophoresis (SDS-PAGE and 2D-PAGE), different proteolytic digestions, immunological methods and nano-liquid chromatography high-resolution/high-accuracy Orbitrap mass spectrometry. The SDS-PAGE analysis revealed slight differences concerning the molecular weight of recombinant human and black market FGF-1. Using in-gel proteolysis, a truncation or modification located at the N-terminus of the protein was suggested. These findings demonstrate that drug candidates without clinical approval can be readily obtained from the black market, regardless of potential dangerous consequences for the consumer, which corroborates the necessity of proactive and preventive doping control approaches. In that regard, physiological concentrations of blood and urine specimens collected from healthy individuals were analyzed and were found to range below 28 pg/ml in urine, while there was no detectable FGF-1 in plasma.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».