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本研究は、AQbDアプローチを活用し、AGREEソフトウェアにより0.62のグリーンネススコアを達成した、医薬品製剤中のビラスチン、デキストロメトルファンHBr、およびフェニレフリンHClを同時定量するための、堅牢で安定性指示的かつ環境に優しいHPTLC法の開発とバリデーションを提示するものである。
本研究は、3つのモデルスケールにわたる9種類のSMILESトークン化戦略の初の系統的な評価を提示しており、ルールベースのトークナイザーは生成の妥当性において優れている一方で、コーパスベースおよびハイブリッドのアプローチは下流の特性予測においてより優れた性能を示すことを明らかにし、最終的に汎用的な化学言語モデルにはハイブリッド戦略を推奨している。
本研究は、ωB97X-D分子モデリングを用いて、11種類のフェノール化合物において、様々な溶媒中で水素原子移動が主要な抗酸化メカニズムであることを実証し、その熱力学的効率は、スピンの局在化を低減させ効果的なπ共役を促進することによってフェノキシラジカルの安定化を高める置換基パターンによって支配されていることを示している。
本研究は、溝付き螺旋状のゼオライトペレットが、幾何学的な最適化のみによって、水力学的透過率を55%向上させ、圧力損失を35%低減し、リン除去効率を25%改善することにより、従来の滑らかな球状ペレットを大幅に上回る性能を示すことを実証している。
本研究は、ベトナム産のココナッツ繊維由来の鉄修飾バイオ炭が、表面積の増大と鉱物化を通じて廃水から銅および亜鉛を効果的に除去することを示しており、その高い吸着容量は機械学習モデルによって正確に予測され、メカニズム的に説明されている。
本研究は、塩酸で活性化された飲料水処理汚泥が、最適化された条件下において、水中のアモキシシリンを除去するための効果的かつ再利用可能な吸着剤として機能することを実証しており、その吸着挙動はラングミュア型等温吸着式によって最も適切に記述され、物理的相互作用が支配的である。
本研究は、少量のポリグリコール酸をポリ(ε-カプロラクトン)ベースのポリウレタンに共有結合的に組み込むことで、水素結合による構造制御と歪誘起結晶化を通じて、機械的強度と靭性を大幅に向上させると同時に、形状記憶転移温度を体温付近まで低下させられることを示している。
本研究は、ヒトの毛髪および羊の毛皮に由来するケラチンベースのナノ粒子が、表面官能基とのマルチドッキング相互作用によって駆動される吸熱的かつ自発的な化学吸着プロセスを通じて、水溶液から鉛イオンを除去するための効率的かつ持続可能なバイオ吸着剤として機能することを実証している。
本研究は、破過曲線の解析からLDF物質移動係数と多成分吸着等温線パラメータを同時推定するための二段階最適化戦略が、逐次法や一段階法を大幅に上回り、誤差を著しく低減させ、実験データとの一致度を向上させることを実証している。
本研究は、高い放射標識効率とインビトロでの安定性を備えた安定なテルビウム161放射免疫結合体を作製するために、ベバシズマブのDOTA結合および放射標識条件の最適化に成功したことを実証するものである。