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Enregistrement W2890116674 · doi:10.1002/pat.4428

Synthesis of prednisolone molecularly imprinted polymer nanoparticles by precipitation polymerization

2018· article· en· W2890116674 sur OpenAlexfundno aff
Chalida Phungpanya, Angkana Chaipuang, Theeraphan Machan, Kanchana Watla‐iad, Chalermporn Thongpoon, Orawan Suwantong

Notice bibliographique

RevuePolymers for Advanced Technologies · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical chemistry methods development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesScientific Instrument Center, SXUNational Research Council of ThailandMae Fah Luang UniversityWorld Anti-Doping Agency
Mots-clésEthylene glycol dimethacrylatePrecipitation polymerizationMolecularly imprinted polymerMethacrylic acidMaterials sciencePolymerizationLangmuir adsorption modelAdsorptionMonomerPolymer chemistrySelectivityPolymerChemical engineeringSelective adsorptionOrganic chemistryChemistryRadical polymerization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The prednisolone molecularly imprinted polymer nanoparticles (prednisolone‐MIPs) were prepared via precipitation polymerization. The synthetic conditions were performed by optimizing of functional monomers (acrylamide and methacrylic acid) and crosslinkers (ethylene glycol dimethacrylate and pentaerythritol triacrylate) with defined the synthetic ratio of template molecule:functional monomer:crosslinker as 1:7:30. The acquired MIPs were studied for their binding quantitation by kinetic adsorption analysis. Two of four synthetic conditions reached an equilibrium binding capacity at 960 minutes. In addition, the equilibrium adsorption, kinetic models, adsorption isotherms, and molecular selectivity were also evaluated in this study. The pseudo‐second order was the best fitted kinetic model with good agreement on Langmuir isotherm of both optimum conditions. The molecular recognition of prednisolone‐MIPs was further carried out to demonstrate the selectivity performance and found that prednisolone‐MIPs had a good recognition to target prednisolone rather than structural analogue.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations17
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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