Liquid chromatography-mass spectrometric method for the simultaneous analysis of branched-chain amino acids and their ketoacids from dried blood spot as secondary analytes for the detection of maple syrup urine disease
Notice bibliographique
Résumé
Background: Maple syrup urine disease (MSUD) is an aminoacidopathy caused by a defective branched-chain alpha-ketoacid dehydrogenase complex, leading to the accumulation of branched-chain amino acids (BCAAs) and their respective keto acids (BCKAs). A comprehensive test was developed to measure BCAAs and BCKAs using LC-MS from dried blood spot (DBS) samples for the diagnosis and prevention of MSUD in newborns and infants. Methods: Analytes were extracted from DBS using a methanol:0.1 % v/v formic acid solution (75:25) containing internal standards and analyzed on a Luna PFP column (150 mm × 4.6 mm, 3 µm) at a flow rate of 0.3 mL/min. The method was validated for linearity, accuracy, precision, recovery, carry-over, matrix effect, hematocrit, blood volume, and punch position effects. Biomarker stability in the matrix and stock solution was assessed. Correlation with the plasma method was determined using Pearson's correlation coefficient and Bland-Altman analysis. The method established reference ranges for the Udupi district population in South India. Results: > 0.99), with a lower limit of detection at 2 µM (BCAA) and 1 µM (BCKA), and acceptable recovery of QC samples. Hematocrit, blood volume, punch position, and storage condition effects were within acceptable limits. Correlation and Bland-Altman analysis showed strong interconvertibility between plasma and DBS assays. Reference ranges for leucine, isoleucine, valine, KIC, KIV, and KMV were established. Conclusion: The developed DBS method, requiring no derivatization and involving simple sample preparation with short run times, is a cost-effective and reliable approach for the confirmatory diagnosis of MSUD.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».