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Enregistrement W2164743616 · doi:10.1002/jms.3444

The development and assessment of high‐throughput mass spectrometry‐based methods for the quantification of a nanoparticle drug delivery agent in cellular lysate

2014· article· en· W2164743616 sur OpenAlexafffund
Joshua Buse, Randy W. Purves, Ronald E. Verrall, Ildikó Badea, Haixia Zhang, Christopher C. Mulligan, Kerry M. Peru, Jonathan Bailey, John V. Headley, Anas El‐Aneed

Notice bibliographique

RevueJournal of Mass Spectrometry · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMass Spectrometry Techniques and Applications
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaPlant Biotechnology InstituteUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteInstitute of Engineering Research, Seoul National UniversityNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for InnovationUniversity of Saskatchewan
Mots-clésChemistryOrbitrapMass spectrometryChromatographyTandem mass spectrometryAnalyteElectrospray ionizationSample preparationDesorption electrospray ionizationIonizationChemical ionizationIon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The safe use of lipid-based drug delivery agents requires fast and sensitive qualitative and quantitative assessment of their cellular interactions. Many mass spectrometry (MS) based analytical platforms can achieve such task with varying capabilities. Therefore, four novel high-throughput MS-based quantitative methods were evaluated for the analysis of a small organic gene delivery agent: N,N-bis(dimethylhexadecyl)-1,3-propane-diammonium dibromide (G16-3). Analysis utilized MS instruments that detect analytes using low-resolution tandem MS (MS/MS) analysis (i.e. QTRAP or linear ion trap in this work) or high-resolution MS analysis (i.e. time of flight (ToF) or Orbitrap). Our results indicate that the validated fast chromatography (FC)-QTRAP-MS/MS, FC- LTQ-Orbitrap-MS, desorption electrospray ionization-collision-induced dissociation (CID)-MS/MS and matrix assisted laser desorption ionization-ToF/ToF-MS MS methods were superior in the area of method development and sample analysis time to a previously developed liquid chromatography (LC)-CID-MS/MS. To our knowledge, this is the first evaluation of the abilities of five MS-based quantitative methods that target a single pharmaceutical analyte. Our findings indicate that, in comparison to conventional LC-CID-MS/MS, the new MS-based methods resulted in a (1) substantial reduction in the analysis time, (2) reduction in the time required for method development and (3) production of either superior or comparable quantitative data. The four new high-throughput MS methods, therefore, were faster, more efficient and less expensive than a conventional LC-CID-MS/MS for the quantification of the G16-3 analyte within tissue culture. When applied to cellular lysate, no significant change in the concentration of G16-3 gemini surfactant within PAM212 cells was observed between 5 and 53 h, suggesting the absence of any metabolism/excretion from PAM212 cells.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,635

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,302 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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