Synthesis of a Multi-Template Molecular Imprinted Bulk Polymer for the Adsorption of Non-Steroidal Inflammatory and Antiretroviral Drugs
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we report the synthesis of a multi-template molecularly imprinted polymer (MIP) to target and extract naproxen, ibuprofen, diclofenac, emtricitabine, tenofovir disoproxil, and efavirenz from wastewater bodies. A bulk polymerization procedure was used to synthesize the MIP and non-imprinted polymer (NIP). The specific recognition sites for each target were obtained through the removal of the imprinted targeted compounds. The interaction of antiretroviral drugs (ARVs) and non-steroidal anti-inflammatory drugs (NSAIDs) compounds with the MIP was studied under various conditions such as pH, mass, concentration, and time factors. The results demonstrated the optimum conditions were 55 mg of MIP, pH 7.0, a concentration of 5 mg L−1, and a contact time of 10 min. For every compound studied, the extraction efficiencies for ARVs and NSAIDs in aqueous solutions was >96%. The adsorption capacity for the MIP was >0.91 mg·g−1. Adsorption obeys a second-order rate, and the Freundlich model explains the adsorption isotherm data. This study demonstrated that the synthesized multi-template MIP has huge potential to be employed for the removal of ARVs and NSAIDs from the environment as well as in drug purification or recovery processes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».