Screening for adiponectin receptor agonists and their metabolites in urine and dried blood spots
Notice bibliographique
Résumé
, an effect that can be abused by athletes for performance enhancing purposes. In the context of preventive anti-doping research, detection of AdipoRon and 112254 in routine doping control specimens would be valuable. Here, we describe our process for incorporating AdipoRon and 112254 into routine doping control methods involving urine and dried blood spot (DBS) analysis. Method validation including evaluation of specificity, limit of detection, identification capability, carryover, matrix interference, recovery, interday and intraday precision and linearity to standards provided by WADA. For identification in human urine, a liquid chromatography-tandem mass spectrometry-based testing approach was implemented for both adipoR agonists and two respective phase-I metabolites. Recovery of 85-104%, satisfactory limits of detection (i.e., 0.5-1 ng/mL), and imprecision values over three days at three concentration levels of <19% demonstrated the assay's fitness-for-purpose. For identification from DBS a liquid chromatography-high-resolution/high-accuracy tandem mass spectrometry with online solid-phase extraction was implemented for AdipoRon and 112254. Here also, acceptable recoveries (i.e., 22-33%), limits of detection of 5-10 ng/mL, and imprecision values over three days at three concentration levels of <23%, were demonstrated. Hence, two methods for doping control screening from urine and DBS were established and shown to be fit-for-purpose for routine use.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».