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Enregistrement W3197939244 · doi:10.1002/etc.5201

Reliable Prediction of the Octanol–Air Partition Ratio

2021· article· en· W3197939244 sur OpenAlexaff
Sivani Baskaran, Ying Duan Lei, Frank Wania

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Toxicology and Chemistry · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueChemical Thermodynamics and Molecular Structure
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesEuropean Chemical Industry Council
Mots-clésOctanolPartition (number theory)Partition coefficientEnvironmental scienceEnvironmental chemistryChemistryChromatographyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The octanol–air equilibrium partition ratio (KOA) is frequently used to describe the volatility of organic chemicals, whereby n-octanol serves as a substitute for a variety of organic phases ranging from organic matter in atmospheric particles and soils, to biological tissues such as plant foliage, fat, blood, and milk, and to polymeric sorbents. Because measured KOA values exist for just over 500 compounds, most of which are nonpolar halogenated aromatics, there is a need for tools that can reliably predict this parameter for a wide range of organic molecules, ideally at different temperatures. The ability of five techniques, specifically polyparameter linear free energy relationships (ppLFERs) with either experimental or predicted solute descriptors, EPISuite's KOAWIN, COSMOtherm, and OPERA, to predict the KOA of organic substances, either at 25 °C or at any temperature, was assessed by comparison with all KOA values measured to date. In addition, three different ppLFER equations for KOA were evaluated, and a new modified equation is proposed. A technique's performance was quantified with the mean absolute error (MAE), the root mean square error (RMSE), and the estimated uncertainty of future predicted values, that is, the prediction interval. We also considered each model's applicability domain and accessibility. With an RMSE of 0.37 and a MAE of 0.23 for predictions of log KOA at 25 °C and RMSE of 0.32 and MAE of 0.21 for predictions made at any temperature, the ppLFER equation using experimental solute descriptors predicted the KOA the best. Even if solute descriptors must be predicted in the absence of experimental values, ppLFERs are the preferred method, also because they are easy to use and freely available. Environ Toxicol Chem 2021;40:3166–3180. © 2021 The Authors. Environmental Toxicology and Chemistry published by Wiley Periodicals LLC on behalf of SETAC.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,166
Écart entre enseignants0,163 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations45
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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