A high-throughput platform for the rapid screening of vitamin D status by direct infusion-MS/MS
Notice bibliographique
Résumé
Vitamin D is an important fat-soluble prohormone with pleiotropic effects on human health, such as immunomodulation of the innate and adaptive immune system. There is an unmet clinical need for a rapid screening platform for 25-hydroxyvitamin D (25OH-D) determination without chromatographic separation that offers better precision and accuracy than immunoassays. Here, we introduce a high-throughput method for assessing vitamin D status from blood specimens based on direct infusion-MS/MS (DI-MS/MS) following click derivatization using 2-nitrosopyridine. We developed an optimized liquid-phase extraction protocol to minimize ion suppression when directly infusing serum or plasma extracts via a capillary electrophoresis system for quantitative determination of 25OH-D. Acceptable reproducibility (mean coefficient of variation = 10.9%, n = 412), recovery (mean = 102% at 15, 30, and 45 nmol/l), and linearity ( R 2 > 0.998) were achieved for 25OH-D with lower detection limits (limit of detection ∼1.2 nmol/l, S/N ∼ 3), greater throughput (∼3 min/sample), and less bias than a commercial chemiluminescence immunoassay prone to batch effects. There was mutual agreement in 25OH-D concentrations from reference blood samples measured by DI-MS/MS as compared with LC-MS/MS (mean bias = 7.8%, n = 18). We also demonstrate that this method could reduce immunoassay misclassification of vitamin D deficiency in a cohort of critically ill children ( n = 30). In conclusion, DI-MS/MS offers a viable alternative to LC-MS/MS for assessment of vitamin D status in support of large-scale studies in nutritional epidemiology as well as clinical trials to rapidly screen individual patients who may benefit from vitamin D supplementation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».