Doping control analysis of <i>myo</i>‐inositol trispyrophosphate and 10 bisphosphonates in equine plasma by ion chromatography–mass spectrometry and its application to clodronic acid horse administration
Notice bibliographique
Résumé
Bisphosphonates and myo-inositol trispyrophosphate (ITPP) are two classes of difficult-to-detect polar drugs that are prohibited under the rules of racing. ITPP is a drug capable of increasing the amount of oxygen in hypoxic tissues, and studies have shown that administration of ITPP increases the maximal exercise capacity in mice. The properties of ITPP make it an ideal candidate as a doping agent to enhance performance in racehorses. In recent years, ITPP had indeed been detected in racehorses and confiscated items. As for bisphosphonates, it is especially critical to control their use as since February 2019, the International Agreement on Breeding, Racing and Wagering (IABRW) by the International Federation of Horseracing Authorities (IFHA) had identified specific conditions on which bisphosphonates should not be administered to a racehorse. A recent review of literature shows that there is yet a simultaneous screening method for detecting ITPP and bisphosphonates in equine samples. This paper describes an efficient ion chromatography high-resolution mass spectrometry (IC-HRMS) method for the simultaneous detection of ITPP and 10 bisphosphonates at sub-parts-per-billion (ppb) to low-ppb levels in equine plasma after solid-phase extraction (SPE) and its application to an administration study of clodronic acid in horses.
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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 | 0,001 | 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 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 ».