Stability indicating novel analytical method development by RP-UPLC for the estimation of Gitingensine in bulk
Notice bibliographique
Résumé
A new method was proposed using RP-UPLC for the determination of Gitingensine in bulk, which exhibits its power of stability output. Gitingensine is a natural product found in Kibatalia laurifolia belonging to Apocynaceae which is a steroid having the activities such as anti-inflammatory, anti-spasmodic and anti-cancer activity. Cevadine is used as an internal standard for chromatographic analysis. The elution was performed on BEH C18 (2.1 × 50 mm, 1.7 µm) column at 30 °C with a mobile phase distribution Acetonitrile: 0.1% orthophosphoric acid (60: 40) respectively. The flow rate was well- kept at 0.3 mL min-1. Retention times for Gitingensine and Cevadine were found to be 2.005 and 1. 395 min, respectively. The regression equation was found to be linear in the range of 12.5 – 75 µg/mL with a high correlation coefficient (0.999). Recovery of Gitingensine was obtained as 100.04%. Validation was done as claimed by ICH guidelines with respect to accuracy, sensitivity, robustness, and precision studies. From the insignificant variations in the analysis by changing the mobile phase, temperature, and flow rate, the robustness was studied. All the validation parameters were found to be within the specifications. Forced degradation studies revealed that when the influence of acid, alkali, peroxide, thermal, photolytic, and hydrolytic conditions were applied on the drug, it was stable. Hence, it can be concluded that the developed RP-UPLC method is economical, precise, and robust and can be adopted in regular Quality control analysis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».