2019 White Paper on Recent Issues in Bioanalysis: Chromatographic Assays (Part 1 – Innovation in Small Molecules and Oligonucleotides & Mass Spectrometric Method Development Strategies for Large Molecule Bioanalysis)
Notice bibliographique
Résumé
The 2019 13th Workshop on Recent Issues in Bioanalysis (WRIB) took place in New Orleans, LA, USA on April 1–5, 2019 with an attendance of over 1000 representatives from pharmaceutical/biopharmaceutical companies, biotechnology companies, contract research organizations and regulatory agencies worldwide. WRIB was once again a 5-day, week-long event – a full immersion week of bioanalysis, biomarkers, immunogenicity and gene therapy. As usual, it was specifically designed to facilitate sharing, reviewing, discussing and agreeing on approaches to address the most current issues of interest including both small- and large-molecule bioanalysis involving LCMS, hybrid LBA/LCMS, LBA cell-based/flow cytometry assays and qPCR approaches. This 2019 White Paper encompasses recommendations emerging from the extensive discussions held during the workshop, and is aimed to provide the bioanalytical community with key information and practical solutions on topics and issues addressed, in an effort to enable advances in scientific excellence, improved quality and better regulatory compliance. Due to its length, the 2019 edition of this comprehensive White Paper has been divided into three parts for editorial reasons. This publication (Part 1) covers the recommendations on Innovation in Small Molecules and Oligonucleotides & Mass Spec Method Development Strategies for Large Molecules Bioanalysis. Part 2 (2018 FDA BMV Guidance, 2019 ICH M10 BMV Draft Guideline and regulatory agencies' input on bioanalysis, biomarkers, immunogenicity and gene therapy) and Part 3 (New Insights in Biomarkers Assays Validation, Current & Effective Strategies for Critical Reagent Management, Flow Cytometry Validation in drug discovery & development & CLSI H62, Interpretation of the 2019 FDA Immunogenicity Guidance and The Gene Therapy Bioanalytical Challenges) are published in volume 11 of Bioanalysis, issues 23 and 24 (2019), respectively.
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 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 | 0,008 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,030 |
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 ».