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Enregistrement W2530498639 · doi:10.1002/bdd.2046

Identification of non‐reported bupropion metabolites in human plasma

2016· article· en· W2530498639 sur OpenAlexfundno aff
Jamie N. Connarn, Ruijuan Luo, Jim Windak, Xinyuan Zhang, Andrew Babiskin, Marisa Kelly, Gloria Harrington, Vicki L. Ellingrod, Masoud Kamali, Melvin G. McInnis, Duxin Sun

Notice bibliographique

RevueBiopharmaceutics & Drug Disposition · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePoisoning and overdose treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHamilton Health Sciences Foundation
Mots-clésBupropionPharmacokineticsPharmacologyGlucuronidationActive metaboliteMetaboliteChemistryBiopharmaceuticsHydroxylationDrugMedicineSmoking cessationMicrosomeBiological activityBiochemistryPharmacognosyEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bupropion and its three active metabolites exhibit clinical efficacy in the treatment of major depression, seasonal depression and smoking cessation. The pharmacokinetics of bupropion in humans is highly variable. It is not known if there are any non-reported metabolites formed in humans in addition to the three known active metabolites. This paper reports newly identified and non-reported metabolites of bupropion in human plasma samples. Human subjects were dosed with a single oral dose of 75 mg of an immediate release bupropion HCl tablet. Plasma samples were collected and analysed by LC-MS/MS at 0, 6 and 24 h. Two non-reported metabolites (M1 and M3) were identified with mass-to-charge (m/z) ratios of 276 (M1, hydration of bupropion) and 258 (M3, hydroxylation of threo/erythrohydrobupropion) from human plasma in addition to the known hydroxybupropion, threo/erythrohydrobupropion and the glucuronidation products of the major metabolites (M2 and M4-M7). These new metabolites may provide new insight and broaden the understanding of bupropion's variability in clinical pharmacokinetics. © 2016 The Authors Biopharmaceutics & Drug Disposition Published by John Wiley & Sons Ltd.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,320 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations16
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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