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Enregistrement W4388116089 · doi:10.1016/j.jcoa.2023.100105

A polemic on the use of reversed-phase liquid chromatography to determine descriptors for the solvation parameter model

2023· article· en· W4388116089 sur OpenAlexaff
Colin F. Poole, Sanka N. Atapattu

Notice bibliographique

RevueJournal of Chromatography Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical Chemistry and Chromatography
Établissements canadiensCanAm Bioresearch (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSolvationChemistryPhase (matter)Reversed-phase chromatographyAcetonitrileChromatographyDipoleHydrogen bondAnalytical Chemistry (journal)High-performance liquid chromatographyMoleculeOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Revised descriptors for 74 varied compounds recommended for the characterization of reversed-phase silica columns using the solvation parameter model are assigned by the Solver method from experimental retention factors for calibrated gas-liquid and reversed-phase liquid chromatographic (RPLC) and biphasic liquid-liquid partition systems. These descriptors are taken as the best estimate of the true descriptor values and used to evaluate several RPLC systems as a single-technique approach for descriptor assignments. Various combinations of isocratic single column and multiple mobile phase compositions, multiple columns with a single mobile phase composition, and multiple columns and multiple mobile phase compositions are evaluated. A multicolumn (Discovery HS C18 and HS F5, Fluophase-RP, and XBridge Shield RP18, Phenyl, and C18) with acetonitrile- and methanol-water mobile phases provided the best results with an absolute average deviation (AAD) of 0.043 for the electron lone pair interaction descriptor E, 0.047 for the dipole-type interaction descriptor S, 0.020 for the hydrogen-bond acid descriptor A, and 0.010 for the hydrogen-bond base descriptor B° for 46 varied compounds. These values compare favorably with the larger all columns and mobile phase composition RPLC dataset with the best estimate of the true descriptors, or all data set, with AAD = 0.026 for E, 0.044 for S, 0.027 for A, and 0.011 for B° for 74 varied compounds. The preferred RPLC systems for descriptor assignments contain columns identified as belonging to different selectivity groups that maximize the relative magnitude of the dipole-type contribution, s system constant, hydrogen-bond basicity, a system constant, and electron lone pair interactions, e system constant. RPLC systems are well suited to assigning the B° descriptor and, with proper system selection, the A and S descriptors. The E descriptor for compounds unavailable by calculation is more problematic and a few extreme values with an AAD > ± 0.1 were observed and can affect the reliability of the S descriptor assignments. The likelihood of poor descriptor assignments using the Solver method can be identified by evaluating descriptor wells.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,203 · 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
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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