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Enregistrement W2012180114 · doi:10.1080/00268970310001614237

Discrimination in racemates of small chiral molecules

2003· article· en· W2012180114 sur OpenAlexaff
Jenel Vatamanu, E. CRESSMAN, N. M. Cann

Notice bibliographique

RevueMolecular Physics · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical Chemistry and Chromatography
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnantiomerChemistryMoleculeChirality (physics)Steric effectsMonte Carlo methodIntermolecular forceAsymmetryComputational chemistryChemical physicsStereochemistryPhysicsOrganic chemistryChiral symmetryQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A comparison of similar chiral molecules provides information about the impact of molecular characteristics on selectivity. In this article, the intermolecular structure in racemic fluids is the basis for comparing the molecules: the radial distribution between atoms on identical molecules is compared with the corresponding distribution for atoms from a mirror-image pair. A difference in these distributions signals an enantiomeric imbalance in the local distribution of molecules. The structure in the racemic fluids is explored using Monte Carlo (MC) simulations and the integral equation theory of Chandler, Silbey and Ladanyi (CSL) [1982, Molec. Phys., 46, 1335]. Racemic fluids are examined for several categories of chiral molecules. First, symmetrically shaped molecules have been considered in order to isolate local excesses attributable to energetic contributions. Second, racemates of hard chiral molecules have been examined. Here, enantiomeric imbalances can only originate from asymmetry in the molecular shape. Finally, both the molecular shape and the interaction strengths have been varied in order to explore the competition between steric and energetic effects. Within each category, the number of chiral molecules is large and a selection mechanism is required to identify those molecules which are expected to show large local excesses. An appropriate selection criterion (chirality index) has been defined and evaluated for 400 000 chiral molecules. Based on the results of this assessment, 24 racemates have been chosen for detailed examination by MC simulations and integral equation theories.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,508

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,209 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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