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Enregistrement W2625960443 · doi:10.1002/chir.22717

Chiral separation and modeling of baclofen, bupropion, and etodolac profens on amylose reversed phase chiral column

2017· article· en· W2625960443 sur OpenAlexfundno aff
Imran Ali, Mohd. Suhail, Zeid A. ALOthman, Abdulrahman Al‐Warthan

Notice bibliographique

RevueChirality · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical Chemistry and Chromatography
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Population and Public HealthKing Saud University
Mots-clésEtodolacChemistryEnantiomerChromatographyBaclofenBupropionColumn chromatographyHigh-performance liquid chromatographyChiral column chromatographyStereochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chiral resolution of baclofen, bupropion, and etodolac profens was obtained with amylose derivatized chiral reversed stationary phase (carbamate groups). The eluent used for bupropion and etodolac was MeOH-water (20:80, v/v) and for baclofen was water-methanol (95:5, v/v). The eluent run rates, finding wavelength and temperature, were 1.0 mL/min, 220 nm and 27 ± 1 °C for all the eluents. The magnitude of the retardation factors for S- and R-enantiomers of baclofen, bupropion, and etodolac were 1.37, 2.62, 2.25, 3.25, 1.8, and 3.0. The magnitudes of separation and resolution factors were 1.90, 1.44, and 1.67 and 2.77, 2.35, and 2.04. Limits of detection and quantitation were 1.0-2.0 and 5.1-10.0 μg/mL. Chiral recognition mechanisms were recognized by simulation and high-performance liquid chromatography (HPLC) experiments. It was seen that hydrogen interactions, hydrophobic interactions, and π-π exchanges were the chief interactions for chiral recognition mechanisms. The described methods may be exploited for the chiral separation of baclofen, bupropion, and etodolac profens in any unknown sample.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,001

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,305 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations42
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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