High-Throughput and Rapid Screening of Drugs of Abuse in Saliva by Multi-Segment Injection Using Solid-Phase Microextraction-Automated Microfluidic Open Interface-Mass Spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
There is great demand for analytical methods capable of providing high-throughput and rapid screening, especially for anti-doping and clinical point-of-care applications. In this work, automated microfluidic open interface-mass spectrometry (MOI-MS) was used for coupling with high-throughput, automated solid-phase microextraction (SPME) to achieve this objective. The design of the MOI-MS interface provides a continuous and stable electrospray fluid flow to the MS without introducing any bubble, a feature that we exploit to introduce the concept of multi-segment injection for the determination of multiple samples in a single MS run. By eliminating the need to start a new MS run between sample assays, the developed approach provides significantly simplified protocols controlled by programmed software and increased reproducibility. Furthermore, the biocompatible SPME device, which utilizes coating consisting of hydrophilic–lipophilic balanced particles embedded in a polyacrylonitrile (PAN) binder, can be directly used for biological sample analysis, as the PAN acts as both a binder and a matrix-compatible barrier, thus enabling the enrichment of small molecules while eliminating interferences associated with the presence of interfering macromolecules. The above design was employed to develop a fast, quantitative method capable of analyzing drugs of abuse in saliva samples in as little as 75 s per sample. The findings indicate that the developed method provides good analytical performance, with limits of detection ranging between 0.05 and 5 ng/mL for analysis of 16 drugs of abuse, good calibration linear correlation coefficients ( R 2 ≥ 0.9957), accuracy between 81 and 120%, and excellent precision (RSD% < 13%). Finally, a proof-of-concept experiment was performed to demonstrate the method’s suitability for real-time analysis in anti-doping applications.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».