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Enregistrement W2563698495 · doi:10.1021/acs.analchem.6b03671

Constant Ion Loss Method for the Untargeted Detection of Bis-sulfate Metabolites

2016· article· en· W2563698495 sur OpenAlexfundno aff
Malcolm D. McLeod, Christopher C. Waller, Argitxu Esquivel, Georgina Balcells, Rosa Ventura, Jordi Segura, Óscar J. Pozo

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical Chemistry and Chromatography
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstituto de Salud Carlos IIIMinisterio de Ciencia e InnovaciónWorld Anti-Doping Agency
Mots-clésChemistryIonSulfateMass spectrometryChromatographyDetection limitOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The untargeted detection of phase II metabolites is a key issue for the study of drug metabolism in biological systems. Sensitive and selective mass spectrometric (MS) techniques coupled to ultrahigh performance liquid chromatographic (UHPLC) systems are the most effective for this purpose. In this study, we evaluate different MS approaches with a triple quadrupole instrument for the untargeted detection of bis-sulfate metabolites. Bis-sulfates of 23 steroid metabolites were synthesized and their MS behavior was comprehensively studied. Bis-sulfates ionized preferentially as the dianion ([M – 2H] 2– ) with a small contribution of the monoanion ([M – H] − ). Product ion spectra generated from the [M – 2H] 2– precursor ions were dominated by the loss of HSO 4 – to generate two product ions, that is, the ion at m / z 97 (HSO 4 – ) and the ion corresponding to the remaining monosulfate fragment. Other product ions were found to be specific for some structures. As an example, the loss of [CH 3 + SO 3 ] − was found to be important for several compounds with unsaturation adjacent to the sulfate. On the basis of the common behavior of the bis-sulfate metabolites two alternatives were evaluated for the untargeted detection of bis-sulfate metabolites (i) a precursor ion scan method using the ion at m / z 97 and (ii) a constant ion loss (CIL) method using the loss of HSO 4 – . Both methods allowed for the untargeted detection of the model compounds. Eight steroid bis-sulfates were synthesized in high purity in order to quantitatively evaluate the developed strategies. Lower limits of detection (2–20 ng/mL) were obtained using the CIL method. Additionally, the CIL method was found to be more specific in the detection of urinary bis-sulfates. The applicability of the CIL approach was demonstrated by determining progestogens altered during pregnancy and by detecting the bis-sulfate metabolites of tibolone.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,255 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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