Accurate prediction of isothermal gas chromatographic Kováts retention indices
Notice bibliographique
Résumé
We describe a freely available web server called Retention Index Predictor (RIpred) (https://ripred.ca) that rapidly and accurately predicts Gas Chromatographic Kováts Retention Indices (RI) using SMILES strings as chemical structure input. RIpred performs RI prediction for three different stationary phases (semi-standard non-polar (SSNP), standard non-polar (SNP), and standard polar (SP)) for both derivatized (trimethylsilyl (TMS) and tert‑butyldimethylsilyl (TBDMS) derivatized) and underivatized (base compound) forms of GC-amenable structures. RIpred was developed to address the need for freely available, fast, highly accurate RI predictions for a wide range of derivatized and underivatized chemicals for all common GC stationary phases. RIpred was trained using a Graph Neural Network (GNN) that used compound structures, their extracted features (mostly atom-level features) and the GC-RI data from the National Institute of Standards and Technology databases (NIST 17 and NIST 20). We curated this NIST 17 and NIST 20 GC-RI data, which is available for all three stationary phases, to create appropriate inputs (molecular graphs in this case) needed to enhance our model performance. The performance of different RIpred predictive models was evaluated using 10-fold cross validation (CV). The best performing RIpred models were identified and when tested on hold-out test sets from all stationary phases, achieved a Mean Absolute Error (MAE) of <73 RI units (SSNP: 16.5-29.5, SNP: 38.5-45.9, SP: 46.52-72.53). The Mean Absolute Percentage Error (MAPE) of these models were typically within 3% (SSNP: 0.78-1.62%, SNP: 1.87-2.88%, SP: 2.34-4.05%). When compared to the best performing model by Qu et al., 2021, RIpred performed similarly (MAE of 16.57 RI units [RIpred] vs. 16.84 RI units [Qu et al., 2021 predictor] for derivatized compounds). RIpred also includes ∼5 million predicted RI values for all GC-amenable compounds (∼57,000) in the Human Metabolome Database HMDB 5.0 (Wishart et al., 2022).
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».