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Enregistrement W2014236672 · doi:10.1139/v03-106

The extended hyper-Wiener index

2003· article· en· W2014236672 sur OpenAlexvenueno aff
X H Li

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Chemistry · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputational Drug Discovery Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWiener indexQuantitative structure–activity relationshipTopological indexRobustness (evolution)Atom (system on chip)ChemistryMathematicsWiener processIndex (typography)CombinatoricsStatisticsStereochemistryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

According to the definition of molecular connectivity and the definition of a hyper-Wiener index, a novel set of hyper-Wiener indexes (Rn, mRn) are defined and are named the extended hyper-Wiener indexes. Where n = 1, 2, 3, 4,... represents the type of subgraph units and is the number of endmost atoms of the subgraph unit, m is the number of atoms of the subgraph unit. Here n = 1 means the subgraph unit is an atom, n = 2 means the subgraph units are straight-line combinations of m atoms (m = 2, 3, 4, 5, 6,...), and n = 3 means the subgraph units are Y types of combinations of m atoms (m = 4, 5, 6, 7, 8,...), and so on. The potential usefulness of the extended hyper-Wiener index in QSAR and (or) QSPR is evaluated by its correlation with a number of C3–C8 alkanes and by a favorable comparison with models based on the molecular connectivity index and the overall Wiener index. To verify the robustness and the predictive ability of the models, a cross-validation procedure, leave-one-out, and a random test were also performed. The results show that the extended hyper-Wiener indexes examined demonstrate a good potential for QSAR and QSPR studies. Considerably better statistics are obtained when extending the hyper-Wiener index to the extended hyper-Wiener index. The extended hyper-Wiener indexes provided statistical results as good as the molecular connectivity indexes and the overall Wiener index in all models, and the standard deviations provided by these three sets of indexes are rather close. Moreover, this method may provide a better way to apply the Wiener number and the hyper-Wiener index to the system of unsaturated hydrocarbons and organic compounds, including heteroatoms, according to the method of the molecular connectivity index. This can extend the usefulness of the Wiener number and hyper-Wiener index and can make them a kind of widely used topological index in practice.Key words: hyper-Wiener index (R), extended hyper-Wiener index, molecular connectivity index.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,230 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations5
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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