Development of a Multiple-Class High-Resolution Gas Chromatographic Relative Retention Time Model for Halogenated Environmental Contaminants
Notice bibliographique
Résumé
A predictive model for the relative gas chromatographic retention times (GC-RRTs) of the following nine classes of halogenated environmental contaminants was developed: polybrominated diphenyl ethers (PBDEs); polychlorinated diphenyl ethers (PCDEs); polychlorinated biphenyls (PCBs); polychlorinated naphthalenes (PCNs); polychlorinated dibenzo-p-dioxins (PCDDs); polychlorinated dibenzofurans (PCDFs); polybrominated dibenzo-p-dioxins (PBDDs); polybrominated dibenzofurans (PBDFs); and organochlorine pesticides. MOPAC calculated physicochemical properties and structural descriptors in the model include molecular weight, square root of the number of halogen substituents, ionization potential, dipole moment, and the number of ortho, meta, and para halogen substituents. Using these variables, individual models for each of the contaminant classes were combined into a multiple class model incorporating the GC-RRTs of the 375 compounds of interest. The individual and multiclass GC-RRT models had acceptable fits between observed and predicted GC-RRTs (r2 = 0.9741-0.9990 for PBDEs, PCDEs, PCBs, PCNs, PCDD/Fs, and PBDD/Fs; r2 = 0.9250 for pesticides; and r2 = 0.9631 for the multiclass model) over a wide range of retention times and molecular structures. The combined model was tested on known GC-RRTs of hydroxylated PCBs and chlorinated phenoxyphenols and provided satisfactory results, demonstrating the strength of the model in predicting GC-RRT windows for contaminant classes not used in constructing the model. Such models will be useful in predicting the GC retention characteristics of novel environmental contaminants and their degradation products, for which analytical standards may not be available.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».