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Enregistrement W4385726614 · doi:10.1021/acs.chemrestox.3c00166

Using Proteins As Markers for Anabolic Steroid Abuse: A New Perspective in Doping Control?

2023· review· en· W4385726614 sur OpenAlexaff
Maxime Sansoucy, Jean‐François Naud

Notice bibliographique

RevueChemical Research in Toxicology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHormonal and reproductive studies
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnabolic steroidAnabolic-Androgenic SteroidsToxicityAnabolismPharmacologyElite athletesDrugMedicineAdverse effectSteroidAnabolic AgentsBioinformaticsAthletesHormoneInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drug toxicity is a major concern and has motivated numerous studies to elucidate specific adverse mechanisms, with acetaminophen being the favorite candidate in toxicology studies. Conversely, androgenic anabolic steroids (AASs) also represent a severe public health issue in sports for elite and non-elite athletes. Supraphysiological dosages of AASs are associated with various adverse effects, from cardiovascular to neurological repercussions including liver dysfunction. Yet, few studies have addressed the toxicity of anabolic steroids, and a significant amount of work will be needed to elucidate and understand steroid toxicity properly. This Perspective suggests ideas on how proteomics and liquid chromatography coupled with high-resolution tandem mass spectrometry (LC-HRMS/MS) can contribute to (1) pinpoint serum proteins affected by substantial doses of anabolic steroids that would represent interesting novel candidates for routine testing and (2) provide additional knowledge on androgenic anabolic steroid toxicity to help raise awareness on the harmful effects.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,913
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,476
Tête enseignante GPT0,574
Écart entre enseignants0,099 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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