Simultaneous enantiomeric analysis of pharmacologically active compounds in environmental samples by chiral LC–MS/MS with a macrocyclic antibiotic stationary phase
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a multi‐residue method for direct enantioselective separation of chiral pharmacologically active compounds in environmental matrices. The method is based on chiral liquid chromatography and tandem mass spectrometry detection. Simultaneous chiral discrimination was achieved with a macrocyclic glycopeptide‐based column with antibiotic teicoplanin as a chiral selector working under reverse phase mode. For the first time, enantioresolution was reported for metabolites of ibuprofen: carboxyibuprofen and 2‐hydroxyibuprofen with this chiral stationary phase. Moreover, enantiomers of chloramphenicol, ibuprofen, ifosfamide, indoprofen, ketoprofen, naproxen and praziquantel were also resolved. The overall performance of the method was satisfactory in terms of linearity, precision, accuracy and limits of detection. The method was successfully applied for monitoring of pharmacologically active compounds at enantiomeric level in influent and effluent wastewater and in river water. In addition, the chiral recognition and analytical performance of the teicoplanin‐based column was critically compared with that of the α1‐acid glycoprotein chiral stationary phase. Copyright © 2017 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».