Determination of Clozapine and its Metabolite, Norclozapine in Various Biological Matrices Using High-Performance Liquid Chromatography
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To develop and validate an HPLC method for the quantitation of clozapine and its metabolite, norclozapine in human plasma, rat plasma, and the various human plasma lipoprotein fractions. METHODS: Using liquid-liquid extraction, clozapine, and norclozapine are extracted from the biological matrix with MTBE. After concentration, the residue was reconstituted in 1mM HCl and injected on to a C6 Phenyl column (3 microm, 2.0 x 150 mm). Mobile phase was 10 mM ammonium acetate, pH 5--acetonitrile--methanol (5:3:2, v/v/v). Loxapine served as the internal standard. Absorbance was measured at 254 nm. RESULTS: Quantitation limits for clozapine and norclozapine was 100 ng/mL and 50 ng/mL, respectively. Recovery for both clozapine and norclozapine was near 100%. Percent accuracy for intraday variability in human plasma, rat plasma, and human TRL, HDL, LDL, and LPDP lipoprotein fraction was between 92 to 113% for both analytes. Intraday precision for the same matrices was less than 9% CV for both analytes. Percent accuracy and precision for interday variability in human plasma was 97 to 103% and less than 10% CV, respectively. Samples were stabile in the autosampler for 80 h at 10 degrees C and on the benchtop for 2 h. It should be noted, Clozapine-N-oxide, which is a known metabolite of Clozapine, was not determined since it is not clinically active. CONCLUSIONS: This method is a simple, fast and robust HPLC assay for the determination of clozapine and norclozapine in various matrices and lipoprotein fractions.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 découle