Hitting the Jackpot – development of gas chromatography–mass spectrometry (GC–MS) and other rapid screening methods for the analysis of 18 fentanyl‐derived synthetic opioids
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In recent years, the occurrence of synthetic opioid fentanyl and its derivatives has grown significantly in forensic casework. This study presents the synthesis and analysis of 18 fentalogs, selected based on information received from local law enforcement. This study provides colorimetric tests, thin‐layer chromatography (TLC) which can potentially be utilized for presumptive screening of the target compounds, as bulk powders or as trace‐level adulterants. The fully validated confirmatory GC–MS method (employing SIM mode) allows the identification of the 18 derivatives, five commonly encountered controlled substances and four adulterants, within 20 minutes. The cross‐validated method described herein provides a sensitive screening and quantitation method for the illicit (and potentially harmful) components at trace levels (LOD = 0.007–0.822 μg/mL and LOQ = 0.023–2.742 μg/mL respectively). Spectral data [ 1 H‐NMR, 13 C‐NMR, 19 F‐NMR, FT‐IR, and HRMS] and assignments for the synthesized reference materials are also provided in the Supplementary Information for laboratories engaged in the routine analysis of fentanyl and its derivatives.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle