Application of Multivariate Adaptive Regression Splines (MARSplines) for Predicting Hansen Solubility Parameters Based on 1D and 2D Molecular Descriptors Computed from SMILES String
المؤلفون المشاركون
Przybyłek, Maciej
Jeliński, Tomasz
Cysewski, Piotr
المصدر
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-15، 15ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-01-10
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
15
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
A new method of Hansen solubility parameters (HSPs) prediction was developed by combining the multivariate adaptive regression splines (MARSplines) methodology with a simple multivariable regression involving 1D and 2D PaDEL molecular descriptors.
In order to adopt the MARSplines approach to QSPR/QSAR problems, several optimization procedures were proposed and tested.
The effectiveness of the obtained models was checked via standard QSPR/QSAR internal validation procedures provided by the QSARINS software and by predicting the solubility classification of polymers and drug-like solid solutes in collections of solvents.
By utilizing information derived only from SMILES strings, the obtained models allow for computing all of the three Hansen solubility parameters including dispersion, polarization, and hydrogen bonding.
Although several descriptors are required for proper parameters estimation, the proposed procedure is simple and straightforward and does not require a molecular geometry optimization.
The obtained HSP values are highly correlated with experimental data, and their application for solving solubility problems leads to essentially the same quality as for the original parameters.
Based on provided models, it is possible to characterize any solvent and liquid solute for which HSP data are unavailable.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Przybyłek, Maciej& Jeliński, Tomasz& Cysewski, Piotr. 2019. Application of Multivariate Adaptive Regression Splines (MARSplines) for Predicting Hansen Solubility Parameters Based on 1D and 2D Molecular Descriptors Computed from SMILES String. Journal of Chemistry،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1172143
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Przybyłek, Maciej…[et al.]. Application of Multivariate Adaptive Regression Splines (MARSplines) for Predicting Hansen Solubility Parameters Based on 1D and 2D Molecular Descriptors Computed from SMILES String. Journal of Chemistry No. 2019 (2019), pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1172143
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Przybyłek, Maciej& Jeliński, Tomasz& Cysewski, Piotr. Application of Multivariate Adaptive Regression Splines (MARSplines) for Predicting Hansen Solubility Parameters Based on 1D and 2D Molecular Descriptors Computed from SMILES String. Journal of Chemistry. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1172143
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1172143
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر