Modèles QSRR hybrides algorithme génétique-régression linéaire multiple des indices de rétention de pyrazines en chromatographie gazeuse

Abstract FRE

L’approche hybride algorithme génétique/régression linéaire multiple a été appliquée pour modéliser, séparément, les indices de rétention d’un même ensemble de 27 pyrazines éluées tour à tour sur les colonnes OV-101 et Carbowax-20M, en utilisant des descripteurs moléculaires théoriques calculés à l’aide du logiciel DRAGON.

Un ensemble de 8 autres pyrazines, séparées dans les mêmes conditions, a servi d’ensemble de test.

Pour éviter les modèles présentant des problèmes de colinéarité, et sans réelle capacité de prédiction, nous avons appliqué la règle QUIK basée sur l’indice de corrélation multivariable K.

Les modèles optimaux ont été sélectionnés en maximisant le coefficient de prédiction ( 2 QLOO ).

Les descripteurs des modèles obtenus pour les colonnes OV-101 et Carbowax-20M (respectivement 2 et 3) montrent que ce sont les interactions de dispersion et la complexité des molécules qui gouvernent le mécanisme de rétention sur la colonne non polaire, alors que ce sont les interactions spécifiques et la symétrie des molécules qui sont prépondérantes sur la colonne polaire.

La pyrazine est un élément de l’ensemble de calibration très influent pour le modèle obtenu sur cette dernière colonne.