A novel method for quantitation of acylglycines in human dried blood spots by UPLC-tandem mass spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several acylcarnitines used as primary markers on dried blood filter papers (DBS) for newborn screening lack specificity and contribute to a higher false positive rate. The analysis of urine acylglycines is useful in the diagnosis of inborn errors of metabolism (IEM) including medium chain acyl-CoA dehydrogenase deficiency (MCADD), isovaleric acidemia, and beta-ketothiolase deficiency (BKTD). Currently, no method for analyzing acylglycines from DBS has been published. METHODS: Acylglycines were extracted from two 3.2 mm DBS punches and butylated using Butanol-HCl. Ultra Performance Liquid Chromatography (UPLC-MS/MS) with run time of 10 min permits resolution and quantitation of 15 acylglycines; including several isobaric. Method development was completed. Reference intervals (n = 573) were established for four birth weight groups. Furthermore, samples from patients with a confirmed IEM (n = 11), and false positive screens (n = 78) were analyzed to validate the interpretation obtained from the newly established reference intervals. RESULTS: Calibration curves were linear from 0.005 to 25.0 μM. Ion suppression was evaluated as minimal (2 to 10%). Samples from known patients were used to validate the reference intervals. For C5OH-related disorders, tiglylglycine (TG), TG/acetylglycine (AG) ratio, 3methylcrotonylglycine (3MCG) and 3MCG/AG ratio increased specificity. Propionylglycine (PG) and PG/acetylglycine ratio were two discriminatory markers in the investigation of C3-related disorders. Hexanoylglycine (HG), octanoylglycine (OG), suberylglycine (SG), and the ratios HG/AG, OC/AG and SG/AG were excellent markers of MCADD deficiency. CONCLUSION: This method shows potential application as a second tier screen in order to reduce the false positive rate for a number of IEM targeted by newborn screening.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».