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Enregistrement W2995772472 · doi:10.1002/elps.201900456

Application of multisegment injection on quantification of creatinine and standard addition analysis of urinary 5‐hydroxyindoleacetic acid simultaneously with creatinine normalization

2019· article· en· W2995772472 sur OpenAlexafffund
Zi‐Ao Huang, Kymora B. Scotland, Yueyang Li, Jianping Guo, Patrick L. McGeer, Dirk Lange, David D. Y. Chen

Notice bibliographique

RevueElectrophoresis · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolomics and Mass Spectrometry Studies
Établissements canadiensVancouver Biotech (Canada)Vancouver General HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCreatinineNormalization (sociology)5-Hydroxyindoleacetic acidUrinary systemChromatographyUrologyChemistryMedicineInternal medicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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‐ 13 C) and 5‐hydroxyindole‐4,6,7‐D 3 ‐3‐acetic‐D 2 acid (5‐HIAA‐D 5 ) 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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,462

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,218 · 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 tête enseignante, 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations7
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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