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Enregistrement W4381511270 · doi:10.5267/j.ccl.2023.5.002

N,N-Dimethylaniline and Zno nanoparticles mediated photochemical transformation of metronidazole

2023· article· en· W4381511270 sur OpenAlexvenueno aff
Waseem Ahmad, Poonam Negi

Notice bibliographique

RevueCurrent Chemistry Letters · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiosensors and Analytical Detection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryPhotochemistryNitroimidazolePhotocatalysisMetronidazoleAmine gas treatingNitroElectron paramagnetic resonanceCatalysisNanoparticleDimethylanilineOrganic chemistryNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study evaluates the photochemical behavior of a nitroimidazole derivative drug metronidazole in presence of N,N dimethylaniline and ZnO nanoparticles. The photochemical behavior was examined in a photochemical reactor by irradiating with a light of 254 and 310 nm. After completion of reaction one photoproduct was obtained. The photoproduct was isolated by using column chromatography and the structure of the isolated photoproduct was established by different spectroscopic techniques. This study provides the probable mechanism of the photochemical transformation of metronidazole in presence of an electron donor and in presence of ZnO NPs. During the photochemical transformation the nitro group of metronidazole was reduced in the amine group by a series of electron transfer processes. The ZnO nanoparticles are very efficient catalysts, and they degrade almost 90% metronidazole in the 60 min of UV irradiation. The photocatalytic mechanism of the ZnO nanoparticles is also discussed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,319

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,207 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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