通过图表规范化的物流矩阵因子化对水溶液混合性的数据驱动推算
Diba Behnoudfar1, Cory M Simon1, Joshua Schrier2
1School of Chemical, Biological, and Environmental Engineering, Oregon State University, Corvallis, Oregon 97331, United States.
预测水性双相系统 (ATPS) 对分离至关重要. 这项研究引入了图形规律化的逻辑矩阵分解 (GR-LMF) 以使用不完整的实验数据准确预测溶液混合性,绕过溶液特征的需求.
科学领域:
- 计算化学和材料科学计算化学和材料科学
- 化学工程和工艺设计的过程设计.
背景情况:
- 水性双相系统 (ATPS) 对于许多分离,净化和提取过程至关重要.
- 准确地预测ATPS的混合性对于加速新系统的发现和降低开发成本至关重要.
- 现有的机器学习方法通常依赖于单个溶液的详细物理化学特性,这些特性可能并不总是可用.
研究的目的:
- 开发一种新的机器学习方法,直接从不完整的双对实验数据中预测ATPS混合性.
- 为了证明图形规律化后勤矩阵分解 (GR-LMF) 在归因缺失的混合性结果中的有效性.
- 将GR-LMF的性能与使用溶液物理化学特征的传统方法进行比较.
主要方法:
- 实现图形规则化的逻辑矩阵分解 (GR-LMF) 来学习解决方案的潜在表示.
- 使用观察到的对混合数据和溶解物类别图 (聚合物,表面活性剂,盐,蛋白质) 作为GR-LMF的输入.
- 与普通的物流矩阵分解和随机森林分类器进行比较,这些分类器是根据溶液的物理化学特征进行训练的.
主要成果:
- 与基线方法相比,GR-LMF在预测缺失的可混合性结果方面取得了更高的准确性.
- GR-LMF模型成功地归算了可混合性数据,而不需要每个溶液的明确物理化学特征.
- 该模型对新的,未被观察到的解决方案的预测能力取决于在训练集中具有一些先前的可混合性数据.
结论:
- GR-LMF提供了一种强大且数据效率高的方法来预测ATPS混合性,特别是当实验数据稀少时.
- 这种方法避免了需要广泛的溶液特性,简化了新的ATPS应用程序的发现过程.
- 未来的工作可能会探索策略,以提高预测在初始培训数据中没有代表的全新的解决方案.
更多相关视频
13:54A Workflow for Lipid Nanoparticle LNP Formulation Optimization using Designed Mixture-Process Experiments and Self-Validated Ensemble Models SVEM
Published on: August 18, 2023
11:34Controlled Synthesis and Fluorescence Tracking of Highly Uniform PolyN-isopropylacrylamide Microgels
Published on: September 8, 2016
相关概念视频
Comparing Intermolecular Forces: Melting Point, Boiling Point, and Miscibility
Temporary attractive forces like dispersion are present in all molecules, whether they are polar or nonpolar. They...
Intermolecular Forces and Physical Properties
One-Compartment Open Model: Wagner-Nelson and Loo Riegelman Method for ka Estimation
On...
Model Approaches for Pharmacokinetic Data: Distributed Parameter Models
The distributed parameter models are specifically designed to account for variations and differences in some drug classes. This model is particularly useful for assessing regional concentrations of anticancer or...
Mechanistic Models: Compartment Models in Individual and Population Analysis
Factors Affecting Solubility
