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Enregistrement W4389334408 · doi:10.1021/acsmeasuresciau.3c00049

Enhancing Quantitative Analysis of Xenobiotics in Blood Plasma through Cross-Matrix Calibration and Bayesian Hierarchical Modeling

2023· article· en· W4389334408 sur OpenAlexaff
Nipunika H. Godage, Song S. Qian, Erasmus Cudjoe, Emanuela Gionfriddo

Notice bibliographique

RevueACS Measurement Science Au · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePesticide Residue Analysis and Safety
Établissements canadiensPerkinElmer Biosignal
Organismes subventionnairesUniversity of Toledo
Mots-clésAnalyteMatrix (chemical analysis)CalibrationCalibration curveChromatographyPlasmaHuman plasmaChemistryExtraction (chemistry)Biological systemMaterials scienceDetection limitStatisticsMathematicsPhysicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,251 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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