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Enregistrement W4392036376 · doi:10.1186/s13065-024-01137-y

Determination of antihistaminic drugs alcaftadine and olopatadine hydrochloride via ion-pairing with eosin Y as a spectrofluorimetric and spectrophotometric probe: application to dosage forms

2024· article· en· W4392036376 sur OpenAlexaff
Sayed M. Derayea, Khalid M. Badr El‐Din, Ahmed A. Khorshed, Mohamed Oraby

Notice bibliographique

RevueBMC Chemistry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical Methods in Pharmaceuticals
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesScience and Technology Development Fund
Mots-clésChemistryEosinEosin YChromatographyHydrochlorideAbsorbanceNuclear chemistryOrganic chemistryStainingMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Four sensitive and fast analytical approaches relied on ion pairing with eosin Y were built up and evaluated using spectroscopy for determination of Alcaftadine and Olopatadine hydrochloride with high sensitivity and selectivity. Two spectrofluorimetric techniques were employed to observe the quenching effect of Alcaftadine or Olopatadine hydrochloride on the intrinsic fluorescence of eosin Y in a 0.1 M acetate buffer solution at pH 3.8 and 3.3 for Alcaftadine and Olopatadine hydrochloride, respectively. Those methods are considered the first spectrofluorimetric methods for Alcaftadine and Olopatadine hydrochloride assay. The fluorescence quenching effect was linear with concentration ranging from 150 to 2000 and 200 to 2000 ng mL −1 for Alcaftadine and Olopatadine hydrochloride, respectively. In the two spectrophotometric techniques, the absorbance of the produced ion-pair was monitored at 548 and 547 nm in aqueous buffered solution at pH 3.8 and 3.3 for Alcaftadine and Olopatadine hydrochloride, respectively. Beer's law was obeyed in the concentrations range of 0.8–8.0 and 1.0–10.0 µg mL −1 . The four techniques were evaluated in accordance with ICH requirements and were effectively used to analyze dosage forms with a high percent recovery.

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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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 recherche0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,297 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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