Application of multisegment injection on quantification of creatinine and standard addition analysis of urinary 5‐hydroxyindoleacetic acid simultaneously with creatinine normalization
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this paper, the development of a simple dilute‐and‐shoot method for quantifying urinary creatinine by CE–ESI–MS was described. The creatinine analysis time was about 7 min/sample by conventional single injection (SI) method and can be significantly reduced to less than 2 min/sample with multi‐segment injection (MSI). In addition, the standard addition analysis of 5‐hydroxyindole‐3‐acetic acid (5‐HIAA) and creatinine normalization was performed within one run by the MSI technique, and the total analysis time was 14‐min faster compared to the SI method for analyzing the same set of samples. The uses of isotopic and non‐isotopic internal standards (ISs) were compared. Creatinine‐(methyl‐13C) and 5‐hydroxyindole‐4,6,7‐D3‐3‐acetic‐D2 acid (5‐HIAA‐D5) used as isotopic ISs can provide both accurate and precise results. In contrast, 1,5,5‐trimethylhydantoin (1,5,5‐TH) used as the non‐isotopic IS for creatinine may cause a bias of over 13% in SI method and even worse when the MSI technique was used. Another compound, 2‐methyl‐3‐indoleacetic acid (2‐MIAA), was determined not suitable for MSI analysis of 5‐HIAA due to endogenous interferences despite its acceptable performance in conventional methods of analysis.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».