High-throughput analysis using non-depletive SPME: challenges and applications to the determination of free and total concentrations in small sample volumes
Notice bibliographique
Résumé
In vitro high-throughput non-depletive quantitation of chemicals in biofluids is of growing interest in many areas. Some of the challenges facing researchers include the limited volume of biofluids, rapid and high-throughput sampling requirements, and the lack of reliable methods. Coupled to the above, growing interest in the monitoring of kinetics and dynamics of miniaturized biosystems has spurred the demand for development of novel and revolutionary methodologies for analysis of biofluids. The applicability of solid-phase microextraction (SPME) is investigated as a potential technology to fulfill the aforementioned requirements. As analytes with sufficient diversity in their physicochemical features, nicotine, N,N-Diethyl-meta-toluamide, and diclofenac were selected as test compounds for the study. The objective was to develop methodologies that would allow repeated non-depletive sampling from 96-well plates, using 100 µL of sample. Initially, thin film-SPME was investigated. Results revealed substantial depletion and consequent disruption in the system. Therefore, new ultra-thin coated fibers were developed. The applicability of this device to the described sampling scenario was tested by determining the protein binding of the analytes. Results showed good agreement with rapid equilibrium dialysis. The presented method allows high-throughput analysis using small volumes, enabling fast reliable free and total concentration determinations without disruption of system equilibrium.
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.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».