Forensic application of sandpaper spray ionization mass spectrometry (<scp>SPS</scp>‐<scp>MS</scp>): Direct analysis of solid pharmaceutical formulations and edible cannabis products
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this work, we employed a new ambient ionization mass spectrometry technique, sandpaper spray mass spectrometry (SPS‐MS), as an efficient tool to analyze pills and tablets of pharmaceutical formulations. The following samples were analyzed: regulators of blood pressure, cholesterol, and diabetes, and drugs for the treatment of erectile dysfunction (ED). Additionally, a hard candy of Cannabis sativa containing Δ9‐tetrahydrocannabinol (Δ9‐THC) and its related isomer cannabidiol (CBD) was also evaluated. The surfaces of the samples, without any prior treatment, were sanded onto triangular‐cut sandpaper, and full MS scans (and MS/MS) were acquired in both positive and negative ionization modes. SPS‐MS (and MS/MS) allowed for prompt detection of the active pharmaceutical ingredients (APIs) in each formulation. Other components of the formulations, added as excipients, were also tentatively identified. The results described herein indicate that the SPS‐MS technique can be applied to fast screening of pills and tablets being potentially used as an efficient tool to detect counterfeit pharmaceutical and illicit products, a current issue of increasing concern.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».