Fully automated dried blood spot sample preparation enables the detection of lower molecular mass peptide and non-peptide doping agents by means of LC-HRMS
Notice bibliographique
Résumé
The added value of dried blood spot (DBS) samples complementing the information obtained from commonly routine doping control matrices is continuously increasing in sports drug testing. In this project, a robotic-assisted non-destructive hematocrit measurement from dried blood spots by near-infrared spectroscopy followed by a fully automated sample preparation including strong cation exchange solid-phase extraction and evaporation enabled the detection of 46 lower molecular mass (< 2 kDa) peptide and non-peptide drugs and drug candidates by means of LC-HRMS. The target analytes included, amongst others, agonists of the gonadotropin-releasing hormone receptor, the ghrelin receptor, the human growth hormone receptor, and the antidiuretic hormone receptor. Furthermore, several glycine derivatives of growth hormone-releasing peptides (GHRPs), arguably designed to undermine current anti-doping testing approaches, were implemented to the presented detection method. The initial testing assay was validated according to the World Anti-Doping Agency guidelines with estimated LODs between 0.5 and 20 ng/mL. As a proof of concept, authentic post-administration specimens containing GHRP-2 and GHRP-6 were successfully analyzed. Furthermore, DBS obtained from a sampling device operating with microneedles for blood collection from the upper arm were analyzed and the matrix was cross-validated for selected parameters. The introduction of the hematocrit measurement method can be of great value for doping analysis as it allows for quantitative DBS applications by managing the well-recognized "hematocrit effect." Graphical abstract.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».