The Analysis of Phenylbutazone and Its Active Metabolite, Oxyphenbutazone, in Equine Tissues (Muscle, Kidney, and Liver), Urine, and Serum by LC-MS/MS
Notice bibliographique
Résumé
This study reports the use of two validated LC with tandem MS (MS/MS) methods to study the residue depletion profile of phenylbutazone (PBZ) and its metabolite oxyphenbutazone (OXPBZ) from equine serum, urine, and muscle, kidney, and liver tissues. One LC-MS/MS method, with an LOQ of 1.0 ng/mL for PBZ and 2.0 ng/mL for OXPBZ, was used for the analysis of the two drugs in the biological fluids (equine urine and serum); the other LC-MS/MS method, with an LOQ of 0.5 ng/g for PBZ and OXPBZ, was used for the analysis of the drugs in the equine tissue samples. PBZ was administered intravenously to two horses dosed with 8.8 mg/kg PBZ once daily for 4 days and sacrificed humanely at a slaughter plant 7 days after the last drug administration. Urine, serum, and kidney, liver, and muscle tissues were collected from the two horses and shipped on ice to the laboratory and stored at -20°C until analysis. The concentrations of PBZ and OXPBZ residues in the biological fluid and tissue samples collected at slaughter were measured with the two validated LC-MS/MS methods using deuterated internal standards. The results demonstrate that the validated methods are fit for studying the depletion kinetics of PBZ residues in equine tissues and biological fluids.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».