A validated screening and confirmation method for 946 drugs and metabolites using LC–QTOF-MS with SWATH acquisition
Notice bibliographique
Résumé
A streamlined liquid chromatography quadrupole time-of-flight mass spectrometry method utilizing protein precipitation and filtration extraction was developed to achieve rapid and reliable screening and confirmation for blood and urine matrices. This method targets 946 drugs and metabolites across 35 drug classes via sequential window acquisition of all theoretical mass spectra with variable customized windows to enhance spectral clarity, and was validated per established guidelines to ensure high accuracy and reproducibility. Combined with complementary in-house methods, this approach meets and exceeds the testing requirements outlined in ANSI/ASB standards and recommendations for postmortem, drug-facilitated crime, and Tier I and II driving under the influence of drug analyses. The method demonstrated efficient and sensitive performance, achieving limits of detection as low as 0.1 ng/mL. It accurately identified expected detections across 67 proficiency test samples and 224 authentic case samples, with high accuracy and reliability in the detection of both traditional drugs and novel psychoactive substances. The method employs an in-house built library and incorporates in-batch standards analyzed alongside case samples to ensure contemporaneous identification criteria, making it suitable for confirmation and reporting purposes. By expanding the analytical capabilities to include a vast range of analytes, this method improves the likelihood of identifying substances that may otherwise go undetected and reduces the need for multiple separate tests, thereby enhancing the overall effectiveness of toxicological investigations.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».