Ionic salt cocrystals studied via multinuclear solid-state magnetic resonance: a case study of lithium 4-methoxybenzoate:L-proline polymorphs
Notice bibliographique
Résumé
Lithium salts continue to find pharmaceutical applications, particularly as psychiatric medications. As with any active pharmaceutical ingredient, structural polymorphism is an important concern for lithium-based medications that can influence solubility and other physicochemical properties. Here we report a 13C, 1H, and 7Li magic-angle spinning solid-state nuclear magnetic resonance (MAS SSNMR) study of two 1:1 polymorphic ionic cocrystals of lithium 4-methoxybenzoate and L-proline (L4MPRO(α) and L4MPRO(β)). One-dimensional 13C cross-polarization MAS and two-dimensional heteronuclear correlation NMR spectra hint at differential mobilities of the proline and benzoate moieties for the two polymorphs. Five key resonances differ in 13C chemical shift by more than 1 ppm between the two polymorphs, clearly distinguishing between them. Gauge-including projector-augmented-wave density functional theory calculations of 13C and 1H magnetic shielding constants correlate strongly with the experimental chemical shifts for both polymorphs. R2 and root-mean-square deviation metrics are shown to be insufficient in the case of 13C, but sufficient in the case of 1H, for differentiating between the polymorphs. 7Li satellite-transition MAS NMR of both polymorphs are identical, as are the computed lithium magnetic shielding constants, demonstrating the insensitivity of 7Li NMR to polymorphism in these samples. This work highlights the utility of solid-state NMR spectroscopy for examining ionic salt cocrystals and also highlights some caveats in this regard.
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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 | 0,000 | 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 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 ».