Ultrafast Screening of Synthetic Cannabinoids and Synthetic Cathinones in Urine by RapidFire-Tandem Mass Spectrometry
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».