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Enregistrement W4407902556 · doi:10.1016/j.jpba.2025.116769

Effect of oral fluid in urine samples on the analysis of selected erythropoietin receptor agonists and detection of saliva-specific markers for doping control purposes

2025· article· en· W4407902556 sur OpenAlexfundno aff
Ann‐Marie Garzinsky, Judith Harth, Florine Leipp, Katja Walpurgis, Philipp Reihlen, Andreas Thomas, Mario Thevis

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmaceutical and Biomedical Analysis · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueErythropoietin and Anemia Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesManfred Donike Institut für DopinganalytikBundesministerium des Innern, für Bau und HeimatWorld Anti-Doping Agency
Mots-clésChemistrySalivaUrineErythropoietinReceptorChromatographyPharmacologyInternal medicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to their performance-enhancing effect, erythropoiesis-stimulating agents (ESAs) are banned at all times by the World Anti-Doping Agency (WADA) in competitive sports. Doping control analyses for such compounds are routinely performed using gel electrophoretic and immunoblotting techniques, and degradation of the analytes can severely impair detection, results evaluation and interpretation. As oral fluid (OF) contains significant amounts of proteases, the question of whether its addition to a doping control urine sample may impede anti-doping analysis needs to be addressed. Intentional tampering attempts are likewise prohibited by WADA and require a detection strategy. It was observed that the addition of OF can indeed lead to impairments of ESA analyses, though the fraction of unidentifiable ESA signals varies depending on several factors, such as the individual composition of the OF, the sex of the OF donor, the time of sampling, the OF volume and the incubation conditions. Overall, 20 % of all generally valid analyses were classified as unidentifiable, 12 % as impaired, and 69 % as identifiable, highlighting the relevance for strategies that allow for the identification of OF in urine. While human salivary α-amylase was found insufficiently reliable as a marker, peptides of salivary proline rich proteins (saPRP) were shown to be both specific for OF and traceable with adequate sensitivity using a newly developed LC-HRMS/MS method. The approach was comprehensively characterized shown to be fit-for-purpose for routine doping controls where tampering attempts with OF are suspected. • First systematic investigation of effects of oral fluid on urinary proteins. • Salivary α-amylase can contribute to detecting oral fluid contamination in urine. • Salivary proline-rich peptides are superior target analytes for identifying oral fluid in human urine. • A new test method contributing to future routine doping controls concerning potential sample manipulation was developed.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil0,358

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,314 · 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.

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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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