Unique green chromatography method for the determination of serotonin receptor antagonist (Ondansetron hydrochloride) related substances in a liquid formulation, robustness by quality by design‐based design of experiments approach
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
Serotonin receptor antagonist drug Ondansetron hydrochloride injectable formulation containing all related substances was identified and quantified by a single, simple, sensitive, eco-friendly, and green high-performance liquid chromatography method. The disseverment of all impurities was achieved with the Discovery Cyano (250 × 4.6) mm, 5 μm column. The gradient program was composed of pH 5.7 phosphate buffer as mobile phase A and acetonitrile as mobile phase B. The flow rate, column compartment temperature, and detection wavelengths were 0.9 mL/min, 30°C, and 216 nm, respectively. The method was validated as per current regulatory guidelines. The obtained %relative standard deviation for the precision results was between 0.55 and 2.72% for all impurities. The correlation coefficient values from the linearity experiment for impurities and analyte were more than 0.995. The accuracy results were obtained between 88.4 and 113.0% for all impurities. Both sample and standard solutions showed 24 h stability at benchtop and refrigerator conditions. All impurities and analytes met the specificity and mass balance for all forced degradation conditions. Quality-by-design-based design of experiments was utilized to establish the method's robustness. Method greenness was assessed by using the current advanced tool green analytical procedure index, National Environmental Methods Index, and analytical eco-scale.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle