Validation and application of a liquid chromatography–tandem mass spectrometric method for the determination of GDC‐0834 and its metabolite in human plasma using semi‐automated 96‐well protein precipitation
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
A liquid chromatographic-tandem mass spectrometric (LC-MS/MS) method was developed and validated for the determination of GDC-0834 and its amide hydrolysis metabolite (M1) in human plasma to support clinical development. The method consisted of semi-automated 96-well protein precipitation extraction for sample preparation and LC-MS/MS analysis in positive ion mode using TurboIonSpray® for analysis. D6-GDC-0834 and D6-M1 metabolite were used as internal standards. A linear regression (weighted 1/concentration(2) ) was used to fit calibration curves over the concentration range of 1 - 500 ng/mL for both GDC-0834 and M1 metabolite. The accuracy (percentage bias) at the lower limit of quantitation (LLOQ) was 5.20 and 0.100% for GDC-0834 and M1 metabolite, respectively. The precision (CV) for samples at the LLOQ was 3.13-8.84 and 5.20-8.93% for GDC-0834 and M1 metabolite, respectively. For quality control samples at 3, 200 and 400 ng/mL, the between-run CV was ≤ 7.38% for GDC-0834 and ≤ 8.20% for M1 metabolite. Between run percentage bias ranged from -2.76 to 6.98% for GDC-0834 and from -6.73 to 2.21% for M1 metabolite. GDC-0834 and M1 metabolite were stable in human plasma for 31 days at -20 and -70°C. This method was successfully applied to support a GDC-0834 human pharmacokinetic-based study.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle