Urinary detection of conjugated and unconjugated anabolic steroids by dilute‐and‐shoot liquid chromatography‐high resolution mass spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Anabolic androgenic steroids (AAS) are an important class of doping agents. The metabolism of these substances is generally very extensive and includes phase-I and phase-II pathways. In this work, a comprehensive detection of these metabolites is described using a 2-fold dilution of urine and subsequent analysis by liquid chromatography-high resolution mass spectrometry (LC-HRMS). The method was applied to study 32 different metabolites, excreted free or conjugated (glucuronide or sulfate), which permit the detection of misuse of at least 21 anabolic steroids. The method has been fully validated for 21 target compounds (8 glucuronide, 1 sulfate and 12 free steroids) and 18 out of 21 compounds had detection limits in the range of 1-10 ng mL(-1) in urine. For the conjugated compounds, for which no reference standards are available, metabolites were synthesized in vitro or excretion studies were investigated. The detection limits for these compounds ranged between 0.5 and 18 ng mL(-1) in urine. The simple and straightforward methodology complements the traditional methods based on hydrolysis, liquid-liquid extraction, derivatization and analysis by gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS) and liquid chromatography-mass spectrometry (LC-MS).
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».