Chemical Shift Tensors of Cimetidine Form A Modeled with Density Functional Theory Calculations: Implications for NMR Crystallography
Notice bibliographique
Résumé
The principal components of the 13C chemical shift tensors for the ten crystallographically distinct carbon atoms of the active pharmaceutical ingredient cimetidine Form A have been measured using the FIREMAT technique. Density functional theory (DFT) calculations of 13C and 15N magnetic shielding tensors are used to assign the 13C and 15N peaks. DFT calculations were performed on cimetidine and a training set of organic crystals using both plane-wave and cluster-based approaches. The former set of calculations allowed several structural refinement strategies to be employed, including calculations utilizing a dispersion-corrected force field that was parametrized using 13C and 15N magnetic shielding tensors. The latter set of calculations featured the use of resource-intensive hybrid-DFT methods for the calculation of magnetic shielding tensors. Calculations on structures refined using the new force-field correction result in improved values of 15N magnetic shielding tensors (as gauged by agreement with experimental chemical shift tensors), although little improvement is seen in the prediction of 13C shielding tensors. Calculations of 13C and 15N magnetic shielding tensors using hybrid functionals show better agreement with experimental values in comparison to those using GGA functionals, independent of the method of structural refinement; the shielding of carbon atoms bonded to nitrogen are especially improved using hybrid DFT methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».