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Enregistrement W4366660168 · doi:10.5267/j.ccl.2023.3.002

Synthesis, characterization and antibiotic evaluation of various biologically active derivatives of 4-Alkylpyrimidine-5-carbonitrile

2023· article· en· W4366660168 sur OpenAlexvenueno aff
Pragna H. Thanki, Dhaval V. Hingrajiya, J. J. Modha, Jalpa H. Vadgama

Notice bibliographique

RevueCurrent Chemistry Letters · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueSynthesis and biological activity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSaurashtra University
Mots-clésChemistryPyrimidineAlkylationDerivative (finance)Biological activityAmine gas treatingCombinatorial chemistryMoleculePyrimidine analogueStereochemistryOrganic chemistryBiochemistryIn vitroCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Extensive research work has been published on Tetrahydro and Dihydropyrimidine derivatives. Pyrimidine-5-Carbonitrile and its analogs have demonstrated a large number of activities. Some 6-Halogenosubstituted pyrimidine analogs have also been reported to be biologically active to a certain extent, but the literature survey reveals not much report on 6-alkylated pyrimidine derivatives. Targeting enhancement in biologically useful properties of a lead molecule through the association of it with active pharmacophoric groups or molecules is a conventional method in pharmaceutical research. With an aim to explore a better useful Dihydropyrimidine derivative, a newer 4-Alkylated-1,6-dihydropyrimidine analog (1) has been prepared. The lead molecule (1) has further been converted to amine derivative (2), hydrazino derivative (3) tri substituted s-triazinyl derivative (4), sulphonamide (5), Schiff’s base (6), a thiazolidinones (7), and 2-Azetidinones (8) respectively using various methods. Compounds 2, 4, 5, and 7 showed 50% and 8 showed 100% bacterial inhibition at 32μg/mL in single-point bacterial inhibition against various bacterial strains.

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)0,0010,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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