Screening of biological samples by SWATH acquisition and forensic toxicological applications
Notice bibliographique
Résumé
Fast and accurate screening of biological samples is an important step in forensic toxicology for further decisions regarding possible quantification of the detected compounds in body fluids or tissues, investigations and prosecution. Based on Quadrupole Time-of-Flight (QqTOF) mass spectrometers – which are capable of acquiring complete MS and MS/MS spectra at a rate of 20 Hz or more and high mass accuracy – a new screening methodology was developed, validated and implemented in the forensic toxicological workflow. Urine samples were diluted with a mixture of water / acetonitrile / formic acid / ammonium formate (97.5 / 2.5 / 0.1% / 2.5 mM) and three internal standards were added (EME-D3, Tramadol-D3C13, THC-D3). Blood or plasma samples were prepared by protein precipitation. The samples were injected onto a core shell column (Phenomenex Kinetex C8, 50 x 2.1 mm, 2.6 μm) and analyzed on a QqTOF instrument (5600 TripleTOF, AB Sciex, Concord, Canada) with typical run times of 15 minutes from injection to injection. The methodology is based on sequential window acquisition of all theoretical fragment ions spectra (SWATH) and high resolution/high accuracy reference spectra which are used for data processing. Several forensic cases and applications are presented and the impact of this mass spectrometry based technique in the field of forensic toxicology is discussed.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».