Simplifying and expanding the screening for peptides <2 kDa by direct urine injection, liquid chromatography, and ion mobility mass spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
The analysis of low-molecular-mass peptides in doping controls has become a mandatory aspect in sports drug testing and, thus, the number of samples that has to be tested for these analytes has been steadily increasing. Several peptides <2 kDa with performance-enhancing properties are covered by the list of prohibited substances of the World Anti-Doping Agency including Desmopressin, LH-RH, Buserelin, Triptorelin, Leuprolide, GHRP-1, GHRP-2, GHRP-3, GHRP-4, GHRP-5,GHRP-6, Alexamorelin, Ipamorelin, Hexarelin, ARA-290, AOD-9604, TB-500 and Anamorelin. With the presented method employing direct urine injection into a liquid chromatograph followed by ion-mobility time-of-flight mass spectrometry, a facile, specific and sensitive assay for the aforementioned peptidic compounds is provided. The accomplished sensitivity allows for limits of detection between 50 and 500 pg/mL and thus covers the minimum required performance level of 2 ng/mL accordingly. The method is precise (imprecision <20%) and linear in the estimated working range between 0 and 10 ng/mL. The stability of the peptides in urine was tested, and -20°C was found to be the appropriate storage temperature for sports drug testing. Finally, proof-of-concept was shown by analysing elimination study urine samples collected from individuals having administered GHRP-6, GHRP-2, or LHRH.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».