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Enregistrement W2982461623 · doi:10.1002/rcm.8644

A sensitive and cost‐effective high‐performance liquid chromatography/tandem mass spectrometry (multiple reaction monitoring) method for the clinical measurement of serum hepcidin

2019· article· en· W2982461623 sur OpenAlexaff
Michael Chen, Jun Liu, Bruce Wright

Notice bibliographique

RevueRapid Communications in Mass Spectrometry · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIron Metabolism and Disorders
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of VictoriaIsland Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHepcidinChromatographyProtein precipitationChemistryLiquid chromatography–mass spectrometrySelected reaction monitoringReproducibilitySolid phase extractionTandem mass spectrometryMass spectrometryMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RATIONALE: Hepcidin is a peptide hormone that plays a central role in regulating iron metabolism. It is a potential biomarker for the diagnosis, monitoring and treatment of iron metabolism disorders. Serum hepcidin level can differ by 3 orders of magnitude depending on the patient's condition. Existing liquid chromatography/mass spectrometry (LC/MS) assays lack clinical sensitivity or require costly sample preparation steps. A simple, sensitive, robust and cost-effective assay for serum hepcidin quantitation in routine clinical laboratories is needed. METHODS: A high-performance liquid chromatography/tandem mass spectrometry (HPLC/MS/MS) method was developed to quantify hepcidin in human serum using chemically synthesized hepcidin as a standard and stable-isotope-labeled hepcidin as the internal standard. The method was validated according to CLSI-C62A guidelines. Calibrators were prepared with hepcidin-free serum. Clinical samples were separately processed and compared using solid-phase extraction (SPE) and acetonitrile (ACN) protein precipitation. RESULTS: >0.99. Both the SPE and the ACN precipitation methods had excellent and comparable reproducibility. The intra-day and inter-day coefficients of variation (CVs) were <3% and <6%. There was 89% and 88% hepcidin recovery by SPE and ACN preparation. Measurement of secondary reference material using non-traceable calibrators yielded up to 30% positive bias, comparable with values obtained by an external comparator. Hepcidin was stable in serum at ambient temperature and at 4°C. The relative errors (REs) were ≤1.2% and ≤4.4%, respectively. The freeze-thaw (-70°C) stability after 3 cycles showed a relative error (RE) of ≤1.8%. The impact on hepcidin recovery due to hemolysis (4+), lipemia (4+) and Icterus (4+) was <3%. CONCLUSIONS: We have developed and validated a simple, sensitive, robust and cost-effective HPLC/MS/MS method for the quantitation of serum hepcidin. The method uses ACN protein precipitation for sample preparation and reversed-phase normal-flow HPLC. Sample preparation is inexpensive; it can be automated with a liquid handling system to allow high-throughput application.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,003

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,304 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations13
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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