A single laboratory‐validated LC‐MS method for the analysis of tulathromycin residues in bison and deer sera and selected tissues of white‐tailed deer
Notice bibliographique
Résumé
The performance characteristics of a newly developed liquid chromatography-mass spectrometry (LC-MS) method were validated and demonstrated to be fit for purpose in a pharmacokinetic and tissue depletion study of white-tailed deer and bison. Tulathromycin was extracted from bison and deer sera with acetonitrile or trifluoroacetic acid and K2 HPO4 (pH 6.8) buffer solution and cleaned up on a conditioned Bond-Elut cartridge. Tulathromycin, retained on the cartridge; it was eluted with methanol containing 2% formic acid, dried, re-constituted in methanol/1% formic acid, and analyzed by LC-MS. The limit of quantification (LOQ) of the method was 0.6 ng/mL in serum and 0.6 ng/g in tissue with RSDs ≤ 10% and accurate over the linear calibration range of 0.8-100 ng/mL for bison serum, 0.6-50 ng/mL for deer serum, 100-2500 ng/g for deer muscle tissue, and 500-5000 ng/g for deer lung tissue, all with coefficients of determination, r(2) ≥0.99. The validated method was used to quantify the concentration of tulathromycin residues in serum of bison and deer and selected tissue (lung and muscle tissue) samples obtained from 10 healthy, white-tailed deer that were administered the therapeutic dose approved for cattle (i.e., a single 2.5 mg/kg subcutaneous injection of tulathromycin in the neck). The deer were included in a tulathromycin drug depletion study. © 2016 Her Majesty the Queen in Right of Canada. Drug Testing and Analysis © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 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 ».