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Enregistrement W3007376259 · doi:10.1002/bmc.4808

Simultaneous quantification of candesartan and irbesartan in rabbit eye tissues by liquid chromatography–tandem mass spectrometry

2020· article· en· W3007376259 sur OpenAlexaff
Aimin Tan, Xuan Gui, Molly D. Wong, Hui Deng, Guifen Gu, Constantine Fanaras, John C. Fanaras

Notice bibliographique

RevueBiomedical Chromatography · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinal Diseases and Treatments
Établissements canadiensNucro Technics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIrbesartanCandesartanChromatographyChemistryLiquid chromatography–mass spectrometryHigh-performance liquid chromatographyMass spectrometryPharmacologyMedicineAngiotensin IIInternal medicineReceptorBlood pressureBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Diabetic retinopathy is a major cause of vision loss in adults. Novel eye‐drop formulations of candesartan and irbesartan are being developed for its cure or treatment. To support a preclinical trial in rabbits, it was critical to develop and validate a new LC–MS/MS method for simultaneous quantification of candesartan and irbesartan in rabbit eye tissues (cornea, aqueous humor, vitreous body and retina/choroid). Eye tissue samples were first homogenized in H2O‐diluted rabbit plasma. The candesartan and irbesartan in the supernatants together with their respective internal standards (candesartan‐d4 and irbesartan‐d4) were extracted by solid‐phase extraction. The extracted samples were injected onto a C18 column for gradient separation. The MS detection was in the positive electrospray ionization mode using the multiple reaction monitoring transitions of m/z 441 → 263, 445 → 267, 429 → 207, and 433 → 211 for candesartan, candesartan‐d4, irbesartan and irbesartan‐d4, respectively. For the validated concentration ranges (2–2000 and 5–5000 ng/g for candesartan and irbesartan, respectively), the within‐run and between‐run accuracies (% bias) were within the range of −8.0–10.0. The percentage CV ranged from 0.6 to 7.3. There was no significant matrix interference nor matrix effect from different eye tissues and different rabbits. The validated method was successfully used in the Good Laboratory Practice (GLP) study of rabbits.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,264 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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