机器学习辅助的保留时间预测在极性有机模式的纤维素Tris(3,5) -dimethylphenylcarbamate列上
Attila Imre1, Gergely Dombi2, Máté Dobó2
1Center for Health Technology Assessment, Semmelweis University, Üllői str. 25, Budapest, 1091, Hungary; Department of Pharmaceutical Chemistry, Semmelweis University, Hőgyes, Endre str. 9, Budapest, 1092, Hungary.
在HPLC中预测奇拉分离是使用机器学习来简化. 一个图形神经网络 (GNN) 模型准确地预测复合物保留时间,有助于开发用于enantioseparation的方法.
科学领域:
- 分析化学 分析化学
- 计算化学计算化学
- 化学信息学 化学信息学
背景情况:
- 高性能液体染色学 (HPLC) 中的反分离存在重大挑战,往往需要进行广泛的实验优化.
- 开发预测模型,以预测在奇拉静止阶段的保留时间对于高效的方法开发至关重要.
研究的目的:
- 开发和验证机器学习模型,用于预测Lux纤维素-1合静止阶段的化合物保留时间.
- 使用共识建模与部分最小平方 (PLS) 回归,神经网络 (NN) 算法和图形神经网络 (GNN) 预测 enantioseparation.
- 为研究人员创建一个可访问的工具来预测染色学条件.
主要方法:
- 收集了535个独特分子的数据集,在四个极性有机模式移动阶段下测量了1414个保留时间.
- 采用共识建模,结合PLS回归和NN算法进行特定条件的预测.
- 利用GNN模型在所有测试条件下进行全面预测.
主要成果:
- 在PLS + NN共识模型中,对于特定条件的预测,实现了R2值>0.70和RMSE<0.40.
- 在交叉验证 (R2=0.58,RMSE_CV=0.49) 和测试组 (R2=0.85,RMSE_Test=0.25) 中,GNN模型表现出强的性能.
- 在预测保留时间,分离能力和化顺序方面,GNN模型被证明是有效的.
结论:
- 一个新的,开放式访问的网络工具 (https://chiralscreen.com) 是基于强大的GNN模型开发的.
- 该工具有助于预测保留时间,并有助于确定最佳的初始染色学条件以进行分离.
- 这种方法提供了一个用户友好的解决方案,以简化分析化学中性分离方法的开发.
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