ATP, ADP and AMP profiling for diagnostic applications: Recent advances in analytical strategies
Notice bibliographique
Résumé
Adenylate compounds – adenosine triphosphate (ATP), diphosphate (ADP), and monophosphate (AMP) – are central regulators of cellular energy metabolism and biomarkers of physiological and pathological states. Their rapid interconversion and enzymatic lability make accurate quantification challenging, especially in complex matrices. This review summarizes strategies for the analysis of ATP, ADP, and AMP, focusing on sample preparation and analytical methodologies for biological systems. Analytical techniques – including bioluminescent assays, biosensors, and chromatographic methods – have improved sensitivity and throughput, but most remain limited to endpoint measurements and cannot capture the dynamic nature of adenylate metabolism in vivo. Emerging trends emphasize integrative, miniaturized, and minimally invasive strategies for near-real-time monitoring. In particular, in vivo solid-phase microextraction (SPME) has gained attention as a minimally invasive sampling technique capable of extracting labile metabolites from tissues under physiological conditions. By assessing advancements and challenges, this review highlights the evolution of adenylate determination and the need for tools compatible with dynamic, spatially resolved sampling. • ATP, ADP, AMP analysis provides insight into physiological and pathological states. • Chromatographic strategies for the analysis of phosphate-rich compounds. • Sample preparation approaches for labile ATP, ADP, and AMP under native conditions. • Methodological challenges for ATP, ADP, and AMP determination in biological samples. • In vivo SPME as a minimally invasive tool for spatiotemporal profiling of adenylates.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».