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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 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)0,000
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,473

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,013
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 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

Citations40
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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