Implementation of AICAR analysis by GC‐C‐IRMS for anti‐doping purposes
Notice bibliographique
Résumé
AICAR (5-aminoimidazole-4-carboxamide-1-β-D-ribofuranoside), is a naturally occurring substance which is part to the World Anti-Doping Agency (WADA) Prohibited List. It is claimed to improve physical performance when administered as a supplement. As for other endogenous compounds such as steroids, the gas chromatography-combustion-isotope ratio mass spectrometry (GC-C-IRMS) analysis remains an efficient tool to differentiate endogenous substances from exogenous ones. A protocol was described in the literature for the analysis of AICAR by GC-C-IRMS. The aim of the present study was to implement this protocol in our laboratory and to propose solutions to avoid the difficulties encountered. The first point discussed in this study is the derivatization step. Due to the structure of the AICAR molecule, conventional derivatization for GC-C-IRMS such as acetylation could not be applied and silylation was preferred. The improvement of the derivatives stability was achieved thanks to several derivatization conditions tested. This adjustment led to a reproducible derivatization pattern with the 3-TMS form as major derivative product. The second point discussed in this study is the diminution of extracts' background noise. Indeed, the implementation of the published protocol was not easy due to high performance liquid chromatography (HPLC) problems encountered when concentrated urine was injected into our system. Also, too many interferences in the endogenous reference compound fractions were observed. The addition of both a wash step before the HPLC purification and a HPLC purification step for the endogenous reference compound (ERC) fraction allowed us to increase the robustness of the method. This study presents the modified protocol compared to the original protocol as well as the evaluation of the whole method performances. Copyright © 2017 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».