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Enregistrement W4408098131 · doi:10.1139/cjc-2024-0182

Two perfectly cromulent ferrocene containing ruthenium(II)-arene antibacterial agents

2025· article· en· W4408098131 sur OpenAlexvenueno aff
Trevor A Bollinger, Brian J. Murphy, Mamta Dagar, Ryan M. Hacker, Selena M Oskard, William W. Brennessel, Michael L. Webb

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Chemistry · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueFerrocene Chemistry and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Undergraduate Education
Mots-clésChemistryRutheniumFerroceneCombinatorial chemistryAntibacterial activityOrganic chemistryStereochemistryBacteriaElectrochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The overuse and misuse of antibiotics are contributing factors that has led to the evolution of virulent bacterial strains that are resistant to first-line treatments. This has necessitated the development of novel agents to treat such pathogens, for which metal complexes have shown promise. In particular, the incorporation of ferrocene into a biologically active scaffold has shown documented success. Within this report, a series of three Ru-arene complexes with chelating 1,4-substituted 1,2,3-triazole ligands were synthesized and evaluated for their respective antibacterial activity against three clinically-relevant bacterial strains. Taken together, the subtle changes made to the ligands allowed for the determination of structure–activity relationships, where the inclusion of a ferrocene proved critical for antibacterial activity. Furthermore, the methyl group on the linker for complex RuTMFc embiggened its lipophilicity and protein binding, while the radical scavenging ability of the complex was diminished relative to RuTHFc that had unsubstituted hydrocarbon linker. This culminated with RuTMFc having the greatest antibacterial activity observed for all three complexes, while also exhibiting the lowest hemolytic activity.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil1,000

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,241 · 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.

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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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