Analytical improvements in doping control of peptide hormones
Notice bibliographique
Résumé
Doping is niet alleen relevant in topsport, maar ook onder recreatieve sporters (bv. bodybuilding). Daarbij vormt het een bedreiging zowel voor de gezondheid van gebruikers als voor de “geest van de sport”. In dit onderzoek komt een zeer diverse groep van verboden stoffen, genaamd de peptidehormonen, aan bod. Een peptidehormoon is een ketting van aminozuren die als een soort boodschapper werkt en in ons lichaam bepaalde veranderingen teweegbrengt. Eventueel dus met een prestatiebevorderend effect tot gevolg. Het doel van dit onderzoek was om nieuwe manieren te ontwikkelen om misbruik van deze peptiden op te sporen, alsook om bestaande methoden te verbeteren. De focus lag hierbij op het ontwikkelen van eenvoudige opsporingsmethoden die niet veel tijd en moeite vergen, maar toch doeltreffend zijn. De eerste methode werd ontwikkeld en gevalideerd volgens de criteria van het Wereld Anti-Doping Agentschap (WADA) om de aanwezigheid van kleine peptiden in een urinestaal te bevestigen. Ook voor grotere peptidehormonen zoals de synthetische groeihormoon bevorderende peptiden en insulines werden procedures ontwikkeld om hun aanwezigheid aan te tonen in urine. Tenslotte werd nog een eenvoudige methode gepresenteerd om het lichaamseigen peptidehormoon insulinlike growth factor 1 (IGF-1) the meten in bloedserum.
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 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 | 0,018 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,004 |
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 ».