MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2734792313 · doi:10.1021/acs.analchem.7b01877

High-Throughput Screening and Quantitation of Target Compounds in Biofluids by Coated Blade Spray-Mass Spectrometry

2017· article· en· W2734792313 sur OpenAlex
Marcos Tascón, Germán Augusto Gómez‐Ríos, Nathaly Reyes‐Garcés, Justen Poole, Ezel Boyacı, Janusz Pawliszyn

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMass Spectrometry Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésChemistryChromatographyMass spectrometryAnalyteReproducibilitySample preparationThroughputProcess engineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most contemporary methods of screening and quantitating controlled substances and therapeutic drugs in biofluids typically require laborious, time-consuming, and expensive analytical workflows. In recent years, our group has worked toward developing microextraction (μe)-mass spectrometry (MS) technologies that merge all of the tedious steps of the classical methods into a simple, efficient, and low-cost methodology. Unquestionably, the automation of these technologies allows for faster sample throughput, greater reproducibility, and radically reduced analysis times. Coated blade spray (CBS) is a μe technology engineered for extracting/enriching analytes of interest in complex matrices, and it can be directly coupled with MS instruments to achieve efficient screening and quantitative analysis. In this study, we introduced CBS as a technology that can be arranged to perform either rapid diagnostics (single vial) or the high-throughput (96-well plate) analysis of biofluids. Furthermore, we demonstrate that performing 96-CBS extractions at the same time allows the total analysis time to be reduced to less than 55 s per sample. Aiming to validate the versatility of CBS, substances comprising a broad range of molecular weights, moieties, protein binding, and polarities were selected. Thus, the high-throughput (HT)-CBS technology was used for the concomitant quantitation of 18 compounds (mixture of anabolics, β-2 agonists, diuretics, stimulants, narcotics, and β-blockers) spiked in human urine and plasma samples. Excellent precision (∼2.5%), accuracy (≥90%), and linearity ( R 2 ≥ 0.99) were attained for all the studied compounds, and the limits of quantitation (LOQs) were within the range of 0.1 to 10 ng·mL –1 for plasma and 0.25 to 10 ng·mL –1 for urine. The results reported in this paper confirm CBS’s great potential for achieving subsixty-second analyses of target compounds in a broad range of fields such as those related to clinical diagnosis, food, the environment, and forensics.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,272 · 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