Preconcentration and determination of ranitidine hydrochloride in real samples by using modified magnetic iron oxide nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
This method shows a novel, fast, and simple magnetic solid-phase extraction (SPE) and spectrophotometric procedure for preconcentration and determination of ranitidine hydrochloride in human plasma and aquatic samples by using Fe3O4 nanoparticles (NPs) modified by sodium dodecyl sulfate (SDS) as an extractor. The unique properties of Fe3O4 NPs including high surface area and strong magnetism were utilized effectively in the magnetic SPE process. The determination method is based on the SDS-coated Fe3O4 NPs with extracted ranitidine-HCl, which was subsequently monitored spectrophotometrically at λmax = 320 nm. Effects of different parameters influencing the extraction efficiency of ranitidine-HCl including the pH value, amount of SDS, and Fe3O4 NPs, extraction time, desorption solvent, desorption time, and sample volume were optimized. Under optimized conditions, the method was successfully applied to the extraction of ranitidine-HCl from human plasma and aquatic samples. The extraction recovery in human plasma and different matrixes of waters were investigated and values of 89.0%–103.4% were obtained. The calibration graph for the determination of ranitidine-HCl was linear in the range of 0.025–1.50 μg mL−1 with R2 = 0.9946. The limit of detection of the proposed method was 7.5 × 10−3 μg mL−1. The repeatability and reproducibility (relative standard deviation) of the mentioned method were 0.83% and 1.22%, respectively. The experimental results showed that the proposed method was feasible for the analysis of ranitidine-HCl in environmental and biological samples.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 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 ».