Predicting the Mixing Behavior of Aqueous Solutions Using a Machine Learning Framework
Notice bibliographique
Résumé
The most direct approach to determining if two aqueous solutions will phase-separate upon mixing is to exhaustively screen them in a pair-wise fashion. This is a time-consuming process that involves preparation of numerous stock solutions, precise transfer of highly concentrated and often viscous solutions, exhaustive agitation to ensure thorough mixing, and time-sensitive monitoring to observe the presence of emulsion characteristics indicative of phase separation. Here, we examined the pair-wise mixing behavior of 68 water-soluble compounds by observing the formation of microscopic phase boundaries and droplets of 2278 unique 2-component solutions. A series of machine learning classifiers (artificial neural network, random forest, k-nearest neighbors, and support vector classifier) were then trained on physicochemical property data associated with the 68 compounds and used to predict their miscibility upon mixing. Miscibility predictions were then compared to the experimental observations. The random forest classifier was the most successful classifier of those tested, displaying an average receiver operator characteristic area under the curve of 0.74. The random forest classifier was validated by removing either one or two compounds from the input data, training the classifier on the remaining data and then predicting the miscibility of solutions involving the removed compound(s) using the classifier. The accuracy, specificity, and sensitivity of the random forest classifier were 0.74, 0.80, and 0.51, respectively, when one of the two compounds to be examined was not represented in the training data. When asked to predict the miscibility of two compounds, neither of which were represented in the training data, the accuracy, specificity, and sensitivity values for the random forest classifier were 0.70, 0.82 and 0.29, respectively. Thus, there is potential for this machine learning approach to improve the design of screening experiments to accelerate the discovery of aqueous two-phase systems for numerous scientific and industrial applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».