Recent trends in the impurity profile of pharmaceuticals
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
Various regulatory authorities such as the International Conference on Harmonization (ICH), the United States Food and Drug administration (FDA), and the Canadian Drug and Health Agency (CDHA) are emphasizing on the purity requirements and the identification of impurities in Active Pharmaceutical Ingredients (APIs). The various sources of impurity in pharmaceutical products are - reagents, heavy metals, ligands, catalysts, other materials like filter aids, charcoal, and the like, degraded end products obtained during \ after manufacturing of bulk drugs from hydrolysis, photolytic cleavage, oxidative degradation, decarboxylation, enantiomeric impurity, and so on. The different pharmacopoeias such as the British Pharmacopoeia, United State Pharmacopoeia, and Indian Pharmacopoeia are slowly incorporating limits to allowable levels of impurities present in APIs or formulations. Various methods are used to isolate and characterize impurities in pharmaceuticals, such as, capillary electrophoresis, electron paramagnetic resonance, gas-liquid chromatography, gravimetric analysis, high performance liquid chromatography, solid-phase extraction methods, liquid-liquid extraction method, Ultraviolet Spectrometry, infrared spectroscopy, supercritical fluid extraction column chromatography, mass spectrometry, Nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy, and RAMAN spectroscopy. Among all hyphenated techniques, the most exploited techniques for impurity profiling of drugs are Liquid Chromatography (LC)-Mass Spectroscopy (MS), LC-NMR, LC-NMR-MS, GC-MS, and LC-MS. This reveals the need and scope of impurity profiling of drugs in pharmaceutical research.
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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 | 0,011 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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