Enhancing Quantitative Analysis of Xenobiotics in Blood Plasma through Cross-Matrix Calibration and Bayesian Hierarchical Modeling
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
This study addresses the challenges of matrix effects and interspecies plasma protein binding (PPB) on measurement variability during method validation across diverse plasma types (human, rat, rabbit, and bovine). Accurate measurements of small molecules in plasma samples often require matrix-matched calibration approaches with the use of specific plasma types, which may have limited availability or affordability. To mitigate the costs associated with human plasma measurements, we explore in this work the potential of cross-matrix-matched calibration using Bayesian hierarchical modeling (BHM) to correct for matrix effects associated with PPB. We initially developed a targeted quantitative approach utilizing biocompatible solid-phase microextraction coupled with liquid chromatography-mass spectrometry for xenobiotic analysis in plasma. The method was evaluated for absolute matrix effects across human, bovine, rat, and rabbit plasma comparing pre- and postmatrix extraction standards. Absolute matrix effects from 96 to 108% for most analytes across plasma sources indicate that the biocompatibility of the extraction phase minimizes interference coextraction. However, the extent of PPB in different media can still affect the accuracy of the measurement when the extraction of small molecules is carried out via free concentration, as in the case of microextraction techniques. In fact, while matrix-matched calibration revealed high accuracy, cross-matrix calibration (e.g., using a calibration curve generated from bovine plasma) proved inadequate for precise measurements in human plasma. A BHM was used to calculate correction factors for each analyte within each plasma type, successfully mitigating the measurement bias resulting from diverse calibration curve types used to quantify human plasma samples. This work contributes to the development of cost-effective, efficient calibration strategies for biofluids. Leveraging easily accessible plasma sources, like bovine plasma, for method optimization and validation prior to analyzing costly plasma (e.g., human plasma) holds substantial advantages applicable to biomonitoring and pharmacokinetic studies.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,005 |
| 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) | 0,000 | 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 découle