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Enregistrement W4394846880 · doi:10.1002/ajpa.24938

High‐performance liquid chromatography (<scp>HPLC</scp>) as a means of assessing the presence of uric acid in archeological human remains: Challenges and future directions

2024· article· en· W4394846880 sur OpenAlexafffund
Jo Buckberry, Richard Telford, Laura Castells Navarro, J. S. Snaith, David Swinson, Andrew Healey, Megan B. Brickley

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Biological Anthropology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGout, Hyperuricemia, Uric Acid
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesArts Research Board, McMaster UniversityCanada Research ChairsMcMaster University
Mots-clésHigh-performance liquid chromatographyChromatographyUric acidChemistryArchaeologyBiochemistryGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: This research aimed to replicate the Swinson, D., Snaith, J., Buckberry, J., & Brickley, M. (2010). High performance liquid chromatography (HPLC) in the investigation of gout in paleopathology. International Journal of Osteoarchaeology, 20, 135-143. https://doi.org/10.1002/oa.1009 method for detecting uric acid in archeological human remains to investigate gout in past populations and to improve the original High Performance Liquid Chromatography-ultraviolet (HPLC-UV) method by using HPLC-mass spectrometry (HPLC-MS), a more sensitive, compound-specific detection method. MATERIALS AND METHODS: We used reference samples of uric acid to create a dilution series to assess the limits of quantification and detection. Samples from individuals with and without gout lesions were taken from foot bones and ribs from the English cemeteries of Tanyard, Hickleton, Gloucester, and Lincoln. RESULTS: We could not replicate the results of Swinson and colleagues using HPLC-UV. Tests using a dilution series of uric acid showed HPLC-MS was approximately 100× more sensitive than HPLC-UV, with the additional benefit of being compound specific. A newly developed hydrophilic interaction chromatography (HILIC) method improved retention characteristics. Fourteen samples from eight individuals, five with skeletal lesions consistent with gout, were analyzed with the final method. None showed evidence of uric acid despite the newly developed method's improved sensitivity and specificity. DISCUSSION: The lack of detectable uric acid extracted from these samples suggests that (1) urate crystals were not present in any of the bone samples, regardless of gout status; (2) urate crystals did not survive these specific archeological conditions; or (3) the concentration of uric acid in our bone extracts was low, and thus larger samples would be required.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,689
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,007
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,298 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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