基于大型数据集的逆相液态染色学选择性的改进的疏水式减法模型,重点关注异构体选择性
Sarah C Rutan1, Trevor Kempen2, Tina Dahlseid2
1Department of Chemistry, Virginia Commonwealth University, Box 842006, Richmond, VA 23284-2006, USA.
疏水式减法模型 (HSM3) 改善了逆相液态色谱选择性的预测,特别是在密切相关的化合物中. 这种增强模型使用更大的数据集,将预测错误减少到大约3%.
科学领域:
- 分析化学 分析化学
- 染色体学 染色体学 是一种染色学.
背景情况:
- 反相 (RP) 液态色谱对于制药分析至关重要,但对类似化合物的方法开发仍然具有挑战性.
- 染色体选择性的预测模型有助于从众多选项中选择合适的列.
- 疏水式减法模型 (HSM1) 被广泛使用,其数据库有750个列.
研究的目的:
- 改进疏水减法模型 (HSM) 以更好地预测RP液体染色学选择性.
- 开发一个更准确的模型 (HSM3),使用一个扩展的数据集,涵盖更广泛的物理化学性质和化合物类型.
主要方法:
- 开发了HSM3模型,使用了1014种溶液/静止相组合,比以前的版本大得多.
- 包括更广泛的分子量和八醇/水分区系数.
- 包括28种活性药物成分和相关化合物,以及10种密切相关的结构对 (例如异构体).
主要成果:
- 在75个化合物和13个RP静止相上进行训练的HSM3模型,在ln α中达到约0.033的平均绝对误差 (在α中约3%的误差).
- 在某些情况下,证明了位置和几何异构体的 trans-/cis-选择性预测准确度的提高.
- 通过分析模型术语,确定了选择性的驱动力,尽管对于一些同位素相互作用仍然存在不确定性.
结论:
- HSM3模型为RP液态染色学选择性提供了更高的预测准确性,特别是对于具有挑战性的密切相关化合物的分离.
- 进一步开发HSM型模型和扩展培训数据集是必要的,以提高预测能力.
- 发布了43329个保留测量的综合数据集,以促进对RP选择性的进一步研究.
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