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Enregistrement W2009272969 · doi:10.1081/ddc-100105184

Optimization of Selected Chromatographic Responses Using a Designed Experiment at the Fine-Tuning Stage in Reversed-Phase High-Performance Liquid Chromatographic Method Development

2001· article· en· W2009272969 sur OpenAlexaff
Bahirathan Mahesan, Wilson Lai

Notice bibliographique

RevueDrug Development and Industrial Pharmacy · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical Chemistry and Chromatography
Établissements canadiensThe Scarborough Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTheophyllineChromatographyHigh-performance liquid chromatographyAcetonitrileFactorial experimentChemistryCapacity factorTheoretical plateDesign of experimentsResolution (logic)Phase (matter)Volumetric flow rateElutionAcetaminophenAnalytical Chemistry (journal)Materials scienceMathematicsComputer scienceStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study evaluated the applicability of a designed experiment at the fine-tuning stage in reversed-phase high-performance liquid chromatographic (HPLC) method development. Using acetaminophen, theophylline, and caffeine as model drugs, a 3(2) factorial design was used to optimize selected chromatographic responses. The effects of the ratio of water to acetonitrile (%v/v) in the mobile phase and mobile phase flow rate on the theoretical plate number of acetaminophen peak, capacity factor of acetaminophen, resolution of acetaminophen and theophylline peaks, and the time for the elution of last peak (run time) were determined. Polynomial equations were derived to evaluate the quantitative relationships between the experimental factors and responses. A solution space was found by overlaying contour plots. Results indicated that, once the mobile phase that provides reasonably good retention and resolution has been identified, the strategy of using a designed experiment is advantageous over the conventional one-factor-at-a time approach since it would enable the analyst to optimize important responses, including run time with a minimum number of experiments.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
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
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations5
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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