An LC-MS/MS Methodological Framework for Steroid Hormone Measurement from Human Serum
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Estrogens and androgens are important regulators of sexual development and physiological processes in men and women, acting on numerous organs throughout the body. Moreover, they can contribute to a variety of pathologies, including osteoporosis, cancer, and cardiovascular and neurologic diseases. Analysis of estrogens and androgens in biological samples has been commonly performed using immunoassays for many years. However, these assays are suboptimal, as there is cross-reactivity with similar analytes, and they have moderate specificity and sensitivity. Thus, there is a clinical need to develop highly sensitive and specific methods for the accurate measurement of estrogen and androgen concentrations. Herein, we describe the development of three liquid chromatography coupled tandem mass spectrometry-based methods that incorporate the use of a Triple Quadrupole Mass Spectrometer for quantitative measurement of endogenous concentrations of various steroid hormones in human serum samples: (1) the simultaneous measurement of testosterone, androstenedione, and cortisol, (2) dehydroepiandrosterone (DHEA), and (3) 17β-estradiol (E2). The use of derivatizing reagents, Girard’s reagent P and dansyl chloride, allowed for significant gains in sensitivity in the analysis of DHEA and E2, respectively, relative to the underivatized analyte. These procedures proved efficient and adequately sensitive for steroid hormone analysis in extracted patient sera samples from older men and postmenopausal women, providing reliable data down to low nanogram/ml and sub-nanogram/ml levels. Moreover, utilizing the combination of highly specific mass transitions associated with these analytes and their respective internal deuterated standards provided a high degree of specificity to the identity of these hormones.
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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 | 0,009 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».