MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2610528918 · doi:10.1021/acs.jced.7b00107

Thermodynamics of the Antiviral and Antiparkinsonian Drug Amantadine Hydrochloride: Condensed State Properties and Decomposition

2017· article· en· W2610528918 sur OpenAlexaff
Ala Bazyleva, Andrey V. Blokhin, Dzmitry H. Zaitsau, Gennady J. Kabo, Eugene Paulechka, Andrei Kazakov, John M. Shaw

Notice bibliographique

RevueJournal of Chemical & Engineering Data · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueChemical Thermodynamics and Molecular Structure
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmantadineDecompositionDrugHydrochlorideChemistryThermodynamicsPharmacologyMedicineOrganic chemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Heat capacities of the antiviral and antiparkinsonian drug amantadine hydrochloride in the crystalline state were measured by adiabatic and differential scanning calorimetry in the temperature range from 5 K to 470 K. Two unresolved low-enthalpy solid-to-solid phase transitions with peak maxima at 120.0 K and 123.1 K were detected. Thermodynamic functions for crystalline amantadine hydrochloride were derived from the data obtained. Decomposition of amantadine hydrochloride was studied by the Knudsen effusion method. Quantum chemical calculations supported completeness of the amantadine hydrochloride ionic pair disintegration under the effusion conditions. A data treatment model considering the difference in effusion rates of the decomposition products, anisotropy failure in the vicinity of the orifice, and vapor undersaturation in the effusion cell was developed. Thermodynamic parameters for the decomposition were thus derived and shown to be consistent with available literature data on decomposition of similar organic hydrochlorides and with the entropy of reaction calculated directly from the entropies of the decomposition reaction participants. The obtained set of thermodynamic properties of the medication is expected to provide new key information necessary for optimization of production and storage conditions.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,396

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,217 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Chemical & Engineering DataMême sujetChemical Thermodynamics and Molecular StructureTravaux en français237 207