Strong Anion Determination in Biological Fluids by Capillary Electrophoresis for Clinical Diagnostics
Notice bibliographique
Résumé
New methods for quantitative analysis of strong anions are required for diagnostic testing of human diseases. Current techniques suffer from poor selectivity and/or long analysis times that are not amenable for labile anions in high-saline or volume-restricted samples. We introduce a rapid assay (<5 min) based on capillary electrophoresis (CE) with indirect UV detection for simultaneous analysis of sulfate, sulfite, and chloride in human urine, plasma, and sweat specimens. Remarkable selectivity for strong anions is achieved by using an acidic background electrolyte under reversed polarity that results in electrokinetic rejection of matrix interferences at the capillary inlet. A dual co-ion probe system consisting of 5 mM naphthalene disulfonate (NDS) and 5 mM naphthalene trisulfonate (NTS) in 0.4 M formic acid, pH 2.0 is developed for detection of UV transparent anions (S/N ≈ 3, 60 μM with a 25 μm inner diameter fused-silica capillary) with good peak symmetry and baseline stability. Due to the chemical reactivity of sulfite, dilute formaldehyde is used as a reagent to form an acid-stable hydroxymethylsulfonate adduct. Method validation confirmed excellent linearity (R(2) > 0.999), good accuracy (mean bias ≈7%), and acceptable long-term reproducibility (CV < 10%) over 20 days. The assay allows for artifact-free determination of sulfate and sulfite with consistent results for chloride when compared to standard electrochemical methods (R(2) > 0.975). Preliminary data suggest that kidney-stone formers have lower urinary sulfate excretion relative to non-kidney-stone patient controls (p = 0.0261). CE offers a selective yet robust platform for routine analysis of strong anions that is needed for confirmatory testing of cystic fibrosis, sulfite oxidase deficiency, urolithiasis, and other disorders of sulfur metabolism and/or anion transport.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».