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Enregistrement W7119166264 · doi:10.17169/refubium-50690

Overcoming the Challenge of Confident Identification Among Two Related Groups of 17-Methyl Steroids by GC–MS

2025· article· en· W7119166264 sur OpenAlexfundno aff
Jakob Steff, Xavier de la Torre, Francesco Botrè, Maria Kristina Parr

Notice bibliographique

RevueRefubium (Universitätsbibliothek der Freien Universität Berlin) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHormonal and reproductive studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWorld Anti-Doping Agency
Mots-clésDiastereomerMass spectrometryTandem mass spectrometryChromatographic separationIdentification (biology)Retention timeMethyltestosterone

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tetrahydromethyltestosterone (THMT) and 20-hydroxymethyl-18-nortetrahydromethyltestosterone (20OHnorTHMT) are metabolites of the anabolic androgenic steroids methyltestosterone and metandienone. Both molecular structures are used as markers in anti-doping analysis. There are eight reasonable diastereomeric structures of each group relevant for metabolic purposes. Highly sophisticated mass spectrometers fail to confidently differentiate these closely related, yet non-isomeric and non-isobaric groups of molecules. Due to the low abundance of the molecular ion, high-resolution mass spectrometry provides shared fragment ions that challenge identification by extracted ion chromatograms out of full scan mode acquisitions. Further on, tandem mass spectrometry uses partly the same ion transitions for both groups of targeted analytes. Thus, a reliable chromatographic separation is absolutely necessary. Therefore, a gas chromatographic method using a DB-5 ms capillary column (30 m, 0.25 mm, and 0.25 µm) was developed. Hence, discrimination between the two groups was enabled, and a confident structural assignment among the eight diastereomers was achieved. This case study contributes to a higher quality of anti-doping analysis, but even further raises awareness of the importance of chromatographic separation in cases of insufficient mass spectrometric discrimination.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,374
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,243 · 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.

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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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