Surfactant-Modified Dispersive Liquid–Liquid Microextraction for the Determination of Salbutamol or Dapsone via Reciprocal Derivatization
Notice bibliographique
Résumé
Salbutamol (SAL) and dapsone (DPSN) derivatization reactions and analysis procedures were established and improved in this study. SAL was used as a derivatization agent for DPSN, and DPSN was a derivatization agent for SAL. The method of derivatization, the diazonium coupling of SAL and DPSN, was optimized. The optimum parameters were 12 mM hydrochloric acid and 2.4 mM sodium nitrite for diazotization and 24 mM potassium hydroxide for azo coupling. Surfactant-modified dispersive liquid‒liquid microextraction (SM-DLLME) was optimized using a new solvent mixture: an aqueous dye derivative sample mixture, 600 µL of butanol as the extracting solvent, 1.05 wt.% Triton X-100 as the dispersive solvent, and 42 mM potassium chloride. Compared to existing methods, the linearity, correlation coefficients, limits of detection, and molar absorptivities were improved when SM-DLLME followed by HPLC-UV was employed. The proposed technique can detect pharmacological, environmental, and medicinal trace concentrations of SAL and DPSN.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».