hrvatski

RAZVOJ QSRR MODELA U IONSKOJ KROMATOGRAFIJI PRIMJENOM UMJETNE INTELIGENCIJE

Modeli kvanitativne povezanosti strukture i vremena zadržavanja, odnosno QSRR modeli, predstavljaju metodu kojom se na osnovu molekulske strukture analiziranih komponenata mogu predvidjeti vremena zadržavanja u kromatografiji. Primjenom ovakve vrste modela skraćuje se vrijeme potrebno za odabir metoda kojima bi se separirale neke druge komponente. To je iznimno poželjno s obzirom da se skraćuje samo vrijeme analize i izbjegava se primjena metode „pokušaja i pogreške“. U ovom je radu za potrebe pronalaska molekulskih deskriptora s najvišim sadržajem informacija o ispitivanoj komponenti korišten genetički algoritam. Za potrebe QSRR modeliranja korištene su umjetne neuronske mreže koje su kao univerzalni matematički aproksimator u stanju uvažiti i one interakcije koje nisu posve očigledne. IG model, koji vrijeme zadržavanja komponenti predviđa na temelju izokratnih podataka, korišten je za predviđanje kromatografskog odziva kod gradijentne elucije.

QSRR; ionska kromatografija; predviđanje vremena zadržavanja; analiza šećera

nije evidentirano