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Enregistrement W4414071068 · doi:10.5267/j.ccl.2025.8.003

Waste recovered caffeine as a sustainable corrosion inhibitor and therapeutic lead: A combined DFT, MD & docking approach

2025· article· en· W4414071068 sur OpenAlexvenueno aff
Amine El Maraghi, Charles Kenzy, Habib El Alaoui El Abdallaou

Notice bibliographique

RevueCurrent Chemistry Letters · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCorrosion Behavior and Inhibition
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCaffeineAdsorptionDocking (animal)Molecular dynamicsCorrosion inhibitorCorrosionMolecule

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study highlights the dual functionality of caffeine extracted from spent coffee grounds as both a green corrosion inhibitor and a potential broad-spectrum therapeutic agent. Using DFT (B3LYP/6‑311G(d,p)), caffeine exhibited favorable electronic properties (ΔEgap = 4.42 eV, dipole moment = 5.21 D), supporting its strong adsorption capabilities. Molecular Dynamics simulations under acidic conditions confirmed stable, near-flat adsorption on Fe(110), Cu(111), and Al(111) surfaces, with significant interaction energies, indicating robust protective behavior. Simultaneously, molecular docking revealed promising binding affinities of caffeine to SARS-CoV-2 Mpro and Plasmodium falciparum kinases, suggesting antiviral and anti-malarial potential. This theoretical work demonstrates caffeine’s value as a sustainable, multifunctional molecule with applications in both corrosion control and drug discovery.

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)
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 enseignants0,004
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,250 · 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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