MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2275461098 · doi:10.1007/s00216-016-9377-3

Qualitative identification of growth hormone-releasing hormones in human plasma by means of immunoaffinity purification and LC-HRMS/MS

2016· article· en· W2275461098 sur OpenAlexfundno aff
André Knoop, Andreas Thomas, Eric Fichant, Philippe Delahaut, Wilhelm Schänzer, Mario Thevis

Notice bibliographique

RevueAnalytical and Bioanalytical Chemistry · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWorld Anti-Doping AgencyPartnership for Clean Competition
Mots-clésChromatographyChemistryHormoneHuman growth hormoneGrowth hormoneBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of growth hormone-releasing hormones (GHRHs) is prohibited in sports according to the regulations of the World Anti-Doping Agency (WADA). The aim of the present study was to develop a method for the simultaneous detection of four different GHRHs and respective metabolites from human plasma by means of immunoaffinity purification and subsequent nano-ultrahigh performance liquid chromatography-high resolution/high accuracy (tandem) mass spectrometry. The target analytes included Geref (Sermorelin), CJC-1293, CJC-1295, and Egrifta (Tesamorelin) as well as two metabolites of Geref and CJC-1293, which were captured from plasma samples using a polyclonal GHRH antibody in concert with protein A/G monolithic MSIA™ D.A.R.T.'S® (Disposable Automation Research Tips) prior to separation and detection. The method was fully validated and found to be fit for purpose considering the parameters specificity, linearity, recovery (19-37%), lower limit of detection (<50 pg/mL), imprecision (<20%), and ion suppression/enhancement effects. The analytes' stability and metabolism were elucidated using in vitro and in vivo approaches. EDTA blood samples were collected from rats 2, 4, and 8 h after intravenous administration of GHRH (one compound per test animal). All intact substances were detected for at least 4 h but no anticipated metabolite was confirmed in laboratory rodents' samples; conversely, a Geref metabolite (GHRH3-29) was found in a human plasma sample collected after subcutaneous injection of the drug to a healthy male volunteer. The obtained results demonstrate that GHRHs are successfully detected in plasma using an immunoaffinity-mass spectrometry-based method, which can be applied to sports drug testing samples. Further studies are however required and warranted to account for potential species-related differences in metabolism and elimination of the target analytes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,271 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations40
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnalytical and Bioanalytical ChemistryMême sujetMuscle metabolism and nutritionTravaux en français237 207