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Enregistrement W3158081210 · doi:10.1210/jendso/bvab048.1104

LC-MS/MS for Ultra-Sensitive Quantification of Multiple Estrogens in the Blood and Brain

2021· article· en· W3158081210 sur OpenAlexaff
Cecilia Jalabert, Maria A. Shock, Chunqi Ma, Kiran K. Soma

Notice bibliographique

RevueJournal of the Endocrine Society · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEstrogen and related hormone effects
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEstroneEstrogenAromataseEstriolAnalyteChemistryDerivatizationChromatographyHormoneSteroidInternal medicineEndocrinologyMass spectrometryBiochemistryBiologyMedicineBreast cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Estrogens are steroid hormones that affect many aspects of brain function, including cognition, social behavior, and neuroprotection. It is well-known that estrogens are synthesized in the ovaries. Estrogens are also synthesized in the brain, where aromatase is expressed in specific regions. Importantly, estrogens play crucial roles in the brain, even at extremely low levels. Current assays lack the necessary sensitivity and/or specificity to measure brain-synthesized estrogens. Furthermore, current methods focus on only 17β-estradiol and generally disregard other estrogens that are synthesized in the brain. Here, we developed a method to measure several estrogens simultaneously, with high sensitivity and specificity. To improve sensitivity, we derivatized estrogens with 1,2-dimethylimidazole-5-sulfonyl-chloride (DMIS). We used liquid chromatography tandem mass spectrometry (LC-MS/MS) to examine a panel of eight estrogens: 17β-estradiol, 17α-estradiol, estrone, estriol, 2-hydroxyestradiol, 4-hydroxyestradiol, 2-methoxyestradiol, and 4-methoxyestradiol. After derivatization, we have improved sensitivity 20-fold, detecting as little as 0.01 pg per sample, demonstrating that our method is extremely sensitive. For each analyte, we have identified a distinct retention time as well as 2 scheduled multiple reaction monitoring (sMRM) transitions that were used as quality control criteria for clear identification. Therefore, we are able to distinguish each estrogen (even stereoisomers) by the chromatographic separation and the sMRM, demonstrating that our method is highly specific. This method has been applied to microdissected brain samples. Initially, we used a songbird model because songbirds have high levels of aromatase and 17β-estradiol in specific brain regions. We were able to simultaneously quantify multiple estrogens in small amounts of brain sample (1-2 mg). We examined seasonal changes of estrogens in the brain and blood. Future work will apply this method to mouse, rat, and human samples and expand the panel of estrogens examined. Our ultra-sensitive assay is essential for small animal models, where estrogen measurement is extremely challenging because of the limited amount of brain tissue. This novel technique will also have wide-ranging applications for basic research and clinical testing, including estrogen measurement in humans with low estrogen levels, such as men, pre-pubertal children, and post-menopausal women.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,174

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,247 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2021
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Résumé présentoui

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