Ultrafast Screening of Synthetic Cannabinoids and Synthetic Cathinones in Urine by RapidFire-Tandem Mass Spectrometry
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
Screening for emerging drugs of abuse, specifically synthetic cathinones and synthetic cannabinoids, is difficult for high-throughput laboratories as immunoassay kits are often unavailable. Consequently, most laboratories employ liquid chromatography-tandem mass spectrometry (LC-MS-MS) screening, which can be complex and time consuming as these techniques may require involved sample preparation and lengthy analysis times. The increasing demand for novel psychoactive substance testing necessitates alternative screening methods that are sensitive, fast and versatile. The RapidFire tandem mass spectrometry system (RF-MS-MS) provides a rapid and highly specific screen for these emerging drugs of abuse with minimal sample preparation and an instrumental analysis time of <14 s per sample. Presented here are two RF-MS-MS screening methods used to analyze 28 emerging drugs of abuse, 14 synthetic cannabinoids and 14 synthetic cathinones, in urine with run times of 9 and 12.6 s, respectively. Sample preparation and hydrolysis were performed in a 96-well plate with one multiple reaction monitoring transition used for the identification of each compound. Eighteen thousand urine specimens were screened by liquid-liquid extraction followed by LC-MS-MS analysis, and the results were compared with those obtained using the RF-MS-MS screening method. The analytical data illustrate the advantages of the RF-MS-MS methods.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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