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J-GLOBAL ID：201502214025734970   整理番号：15A0466429

グループ別の定量的構造物性相関によるHenry法則定数の予測

Prediction of Henry’s Law Constants via group-specific quantitative structure property relationships

著者 (2件)： O’LOUGHLIN Darragh R. (School of Chemical and Bioprocess Engineering, Univ. Coll. Dublin, Belfield, Dublin 4, Ireland) ,  ENGLISH Niall J. (School of Chemical and Bioprocess Engineering, Univ. Coll. Dublin, Belfield, Dublin 4, Ireland)
資料名： Chemosphere  (Chemosphere)
巻： 127  ページ： 1-9  発行年： 2015年05月 
JST資料番号： E0843A  ISSN： 0045-6535  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 数百の有機化合物の25°C,水中におけるHenry法則定数(HLCs)を定量的構造物性相関(QSPR)により予測したが,一般化したモデルよりも正確なモデルを得るために有機化合物を特定のクラスに分別して予測した。多重線形回帰(MLR)もしくは人工ニューラルネットワーク(ANN)を用いたモデルいずれも3つの一般的な事例に対して構築し,全体のデータセットを抱合した。そのうちのひとつは相関係数を最大化することで求めた6つの最適な記述子を用い,もう一つは同じ様に12の最適記述子を用いた。そして3番目のものはEnglishとCarroll(2001年)と同じ12の記述子を用いた。これらの事情平均平方根誤差(RMSEs)はMLR版で0.719,0.52及び0.607log(H_cc) 単位(H_ccは液相の化合物濃度に対する蒸気相の濃度の比),ANNモデルの試験セットでは0.601,0.394及び0.431であった。これらを6つの具体的な化学物質群(i)アルカン類,(ii)環状アルカン類,(iii)アルケン類,(iv)ハロゲン化化合物,(v)アルデヒド類,ケトン類及びエステル類をまとめた化合物群及び(vi)単環芳香族化合物に対するモデルを用い比較した。群別モデルのRMSEsはMLR版でそれぞれ0.153,0.141,0.097,0.168,0.122及び0.104,ANNモデルの試験セットでは0.684,0.719,0.856,0.784,0.875及び0.861であった。MLRモデルを用いた時,群別モデルは一般モデルよりもRMSEsは低いことが分かった。ANNの利用により一般モデルの予測正確性は向上することが分かったが,MLRとは対照的に群別のモデルの正確性は向上できなかった。Copyright 2015 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *Henry定数 ,  予測 ,  *予測技法 ,  *定量的構造活性相関 ,  ニューラルネットワーク ,  多重回帰分析 ,  回帰モデル ,  アルカン ,  シクロアルカン ,  アルケン ,  ハロゲン化合物 ,  アルデヒド ,  ケトン ,  エステル
準シソーラス用語： 多重線形回帰

分類 (1件)： 相平衡・状態図一般  (CB03011C)

タイトルに関連する用語 (6件)： グループ ,  定量 ,  構造物性相関 ,  法則 ,  定数 ,  予測