Two‐dimensional high performance liquid chromatography purification of underivatized urinary testosterone and metabolites for compound‐specific stable carbon isotope analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Testosterone doping in sports is detected through the measurement of the carbon isotopic signature (δ 13 C) of testosterone and its metabolites in urine. A critical step in achieving accurate and precise δ 13 C values during compound‐specific stable carbon isotope analysis (CSIA) is the removal of interfering matrix components. To this end, the World Anti‐Doping Agency (WADA) recommends the use of high‐performance liquid chromatography (HPLC) as a method of sample pretreatment. We provide a description of an automated two‐dimensional HPLC (2D‐HPLC) purification method for urine extracts that has made possible the CSIA of underivatized steroids, requiring only 36 min per sample. Eight urinary steroids including testosterone (T) and dehydroepiandrosterone (DHEA) and four of their metabolites as well as two endogenous reference compounds were collected during HPLC purification. Comparative GC chromatograms are used to contrast the efficiency of two‐dimensional (2D) purification to a previously established 1D‐HPLC method. The 2D purification leads to improved sample purity while simultaneously decreasing the analysis time, allowing for unprecedented sample throughput. Precision of δ 13 C for all analyzed compounds in negative and positive controls was 0.5‰ or better, which is comparable with the precision of pure reference materials at similar intensities.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».