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
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 [1H‐NMR, 13C‐NMR, 19F‐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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».