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Enregistrement W2792502638 · doi:10.1016/j.aca.2018.01.045

Isotope-labeling derivatization with 3-nitrophenylhydrazine for LC/multiple-reaction monitoring-mass-spectrometry-based quantitation of carnitines in dried blood spots

2018· article· en· W2792502638 sur OpenAlexafffund
Jun Han, Rehan Higgins, Mark D. Lim, Kieran Atkinson, Juncong Yang, Karen Lin, Christoph H. Borchers

Notice bibliographique

RevueAnalytica Chimica Acta · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolism and Genetic Disorders
Établissements canadiensJewish General HospitalMcGill UniversityGenome British ColumbiaUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesWarren Y. Soper Charitable TrustFondation De Famille Alvin SegalGenome AlbertaGenome British ColumbiaMcGill UniversityJewish General HospitalLeading Edge Endowment FundGenome CanadaBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésChemistryChromatographyDerivatizationCarnitineReagentAnalyteSelected reaction monitoringMass spectrometryAcetylcarnitineTandem mass spectrometryBiochemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carnitines are diagnostic biomarkers of fatty acid oxidation defects and organic acidemias. Quantitative measurements of various carnitines in dried blood spot (DBS) have potential use in remote health applications for disease diagnosis and epidemiological surveillance. To provide an improved LC/multiple-reaction monitoring (MRM)-MS method for quantitation of carnitines in DBS, 3-nitrophenylhydrazine (3NPH) was tested as a high-efficiency chemical isotope-labeling reagent for pre-analytical derivatization of 24 routinely-analyzed species. Reaction conditions were optimized and carnitine structural isomers were separated by reversed-phase LC with positive-ion MRM/MS detection, giving on-column lower LOQs of sub- to low-femtomole levels. 13 C 6 -3NPH was used to produce 13 C 6 - or 13 C 12 -labeled derivatives of the mono- and di-carboxylic carnitines in a “one-pot” reaction. These labeled analogues were used as stable isotope-labeled internal standards to compensate for possible ESI matrix effects. Combined with an optimized, two-step procedure for the extraction of carnitines from DBS, this isotope-labeling derivatizaiton - LC/MRM-MS method provided good linearity, high precision (intra-day CVs of ≤7.8% and inter-day CVs of ≤8.8%) and high accuracy (three levels of standard substances spiked in, with recoveries of 86.9%–109.7%) quantitation of carnitines in three sets of DBSs on cellulose or cotton filter paper. This method was then applied to determine the concentration changes of the analytes in the DBSs under two stability-testing regimes: 1) a one-time 4-h sunlight exposure and 2) a set of cycled temperature transitions (−20 °C for 2 days, 40 °C for 2 days, and back to −20 °C for 2 additional days). All of the carnitines showed good stabilities under the first testing condition. Under the second testing condition, free carnitine showed concentration increases of 9.3%–16.1%; acetyl carnitine, 3-OH butyryl carnitine, and malonyl carnitine showed concentration decreases of 12.2%–17.3%, 12.9%–17.1% and 10.7%–15.3%, respectively, and other 20 acyl carnitines showed concentration changes of <10% in three sets of DBSs on cellulose or cotton filter paper. These preliminary stability-testing results indicate a need to more systematically investigate the effects of various environmental conditions on the chemical stabilities of carnitines in DBS specimens if this sampling method is to be used in remote health applications.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,246 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations40
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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