Spatial distribution of elvitegravir and tenofovir in rat brain tissue: Application of matrix‐assisted laser desorption/ionization mass spectrometry imaging and liquid chromatography/tandem mass spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: The complexity of central nervous system (CNS) drug delivery is the main obstacle with the blood-brain barrier (BBB) known to restrict access of most pharmaceutical drugs into the brain. Mass spectrometry imaging (MSI) offers possibilities for studying drug deposition into the CNS. METHODS: The deposition and spatial distribution of the two antiretroviral drugs elvitegravir and tenofovir in the brain were investigated in healthy female Sprague-Dawley rats following a single intraperitoneal administration (50 mg/kg). This was achieved by the utilization of quantitative liquid chromatography/tandem mass spectrometry (LC/MS/MS) and matrix-assisted laser desorption/ionization (MALDI) MSI. RESULTS: brain of 54.5 ng/g. MALDI-MSI showed the heterogeneous distribution of both drugs in various brain regions including the cerebral cortex. CONCLUSIONS: LC/MS/MS and MALDI-MSI provided valuable information about the relative concentration and the spatial distribution of the two common antiretroviral drugs. This study has also shown the capability of MALDI-MSI for direct visualization of pharmaceutical drugs in situ.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».