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Enregistrement W2090092385 · doi:10.1063/1.1562609

Role of achiral interactions on discrimination in racemates

2003· article· en· W2090092385 sur OpenAlexafffund
Irina Paci, J. Dunford, N. M. Cann

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Chemical Physics · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical Chemistry and Chromatography
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésIntermolecular forceEnantiomerMoleculeChemistryComponent (thermodynamics)Molecular dynamicsSeries (stratigraphy)Closure (psychology)Computational chemistryChemical physicsStereochemistryThermodynamicsPhysicsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article explores the competing effects of chiral and achiral interactions on discrimination in racemic fluids. For any racemate, the like–like (LL) and like–unlike (LU) interaction potentials can be divided into achiral (identical) and chiral (distinct) components. Clearly, if achiral interactions are dominant, then little discrimination is expected in the racemate. However, achiral interactions have the potential to increase discrimination by enhancing the probability of close contact, where the chiral component of the potential is largest. Intermolecular structure in a series of racemates is obtained from the molecule-based hypernetted-chain theory. This theory has previously been applied to hard chiral molecules [I. Paci and N. M. Cann, J. Chem. Phys. 115, 8489 (2001)]. In order to satisfactorily capture the molecular complexity of the enantiomers considered here, a modified closure relation has been derived and implemented. This modification incorporates the exact interaction potential, rather than an expansion, and will lead to a more accurate description of the intermolecular structure in any fluid. Intermolecular structure in a few racemates has also been examined with molecular dynamics simulations. We have found that elongated chiral molecules discriminate most readily with differences of up to 30% between the LL and LU distributions. We also find that a systematic increase in the achiral interactions is usually, but not always, accompanied by a corresponding systematic reduction in discrimination.

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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,230

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations11
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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