已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整的填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Analytical Methods for Tetracyclic Antidepressants: A Comprehensive Review

医学 计算机科学 心理学
作者
Sharan R. Shetty,Seema S. Rathore,J. Josephine Leno Jenita⃰
出处
期刊:Separation science plus [Wiley]
卷期号:7 (10)
标识
DOI:10.1002/sscp.202400157
摘要

ABSTRACT Depression is a mental illness that affects patients’ behavior, and it impacts approximately 264 million people globally. Tetracyclic antidepressants (TeCAs) are one class of medication that is available for the treatment of depression. These medications work by modifying hormones such as serotonin, norepinephrine, and dopamine. TeCAs, such as setiptiline, amoxapine, mianserin, maprotiline, and mirtazapine, are four ring‐based compounds that assist in preventing the brain from reabsorbing the neurotransmitters norepinephrine and serotonin. Each of these medications interacts with adrenergic (α 1 and α 2 ) and serotonin (5HT 1 and 5HT 2 ) receptors independently. Using biological samples (plasma, blood, and urine) and pharmaceutical formulations, this review focuses on providing a complete overview of the various analytical conditions maintained for the medications in the above class and their metabolites. Major analytical methods such as mass spectrometry, gas chromatography, and high‐performance liquid chromatography are used to quantify and determine the drugs. This review provides a thorough understanding of impurity identification, pharmacokinetic and stability evaluations, and structural degradation quantification. It provides valuable and reliable information for research, enhancing their understanding of the subject matter.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
王婧萱萱萱完成签到 ,获得积分10
1秒前
月不远走完成签到,获得积分10
2秒前
fmwang完成签到,获得积分10
2秒前
green发布了新的文献求助10
3秒前
4秒前
美丽垣完成签到,获得积分20
7秒前
7秒前
zijian发布了新的文献求助30
8秒前
番薯发布了新的文献求助10
9秒前
5cdc发布了新的文献求助10
9秒前
SYLH应助kaio_escolar采纳,获得10
10秒前
13秒前
希望天下0贩的0应助龙仔采纳,获得10
13秒前
YY完成签到,获得积分10
15秒前
彭于晏应助爱听歌笑寒采纳,获得10
15秒前
Kongstrue完成签到,获得积分10
15秒前
16秒前
飞快的小猫咪完成签到,获得积分20
19秒前
leisure完成签到,获得积分10
19秒前
zijian完成签到,获得积分10
20秒前
tlh发布了新的文献求助10
20秒前
俏皮的采波完成签到 ,获得积分10
22秒前
24秒前
25秒前
sxun完成签到,获得积分20
25秒前
hhw完成签到,获得积分10
25秒前
26秒前
28秒前
科研通AI5应助lee采纳,获得10
29秒前
刘卓岩发布了新的文献求助10
29秒前
hhw发布了新的文献求助10
29秒前
诸葛语琴发布了新的文献求助10
32秒前
马华化完成签到,获得积分0
34秒前
35秒前
36秒前
38秒前
40秒前
诸葛语琴完成签到,获得积分10
40秒前
Liang发布了新的文献求助10
41秒前
高分求助中
Mass producing individuality 600
Algorithmic Mathematics in Machine Learning 500
非光滑分析与控制理论 500
Разработка метода ускоренного контроля качества электрохромных устройств 500
A Combined Chronic Toxicity and Carcinogenicity Study of ε-Polylysine in the Rat 400
Advances in Underwater Acoustics, Structural Acoustics, and Computational Methodologies 300
NK Cell Receptors: Advances in Cell Biology and Immunology by Colton Williams (Editor) 200
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3827115
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3369456
关于积分的说明 10455991
捐赠科研通 3089115
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1699644
邀请新用户注册赠送积分活动 817423
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 770217