Quantification of the bisphosphonate alendronate using capillary electrophoresis mass spectrometry with dynamic pH barrage junction focusing
Notice bibliographique
Résumé
A quantitative method was developed for the direct identity confirmation and quantification of alendronate using CE-MS combined with a pH-assisted focusing technique, dynamic pH barrage junction focusing. A pH-induced variation in electrophoretic mobility led to online focusing of alendronate at the sample/pH barrage boundary, significantly improving the detection sensitivity. In addition, the use of a flow-through microvial CE electrospray interface and the multiple reaction monitoring mode of MS further improved the specificity and quantification capability of this technology. This quantitative method presented a wide linear dynamic range over 8-2000 ng/mL and an LOD of 2 ng/mL. A 460-fold improvement in sensitivity was obtained when pH barrage junction focusing was applied during the CE process, in comparison to when normal CE was conducted without online sample stacking. The superior detection sensitivity over previously reported methods enables direct analysis of bisphosphonate compounds, eliminating tedious pre-column sample enrichment and derivatization. Validation of alendronate content in a commercial drug tablet further proved the reliability and power of this method. This simple method with no sample derivatization, superior sensitivity, and short run time (<8 min) is a promising alternative for accurate quantification of alendronate and other types of bisphosphonate compounds in both drug formulations and plasma samples.
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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 | 0,002 |
| 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 ».