Suppr超能文献

构象无关的 QSPR 方法预测水中微量污染物的氧化速率常数。

The conformation-independent QSPR approach for predicting the oxidation rate constant of water micropollutants.

机构信息

IMCoDeG (CONICET), Facultad de Tecnología y Ciencias Aplicadas, Universidad Nacional de Catamarca, Maximio Victoria 55, Catamarca, Argentina.

Cátedra de Química Orgánica, Facultad de Ciencias Agrarias y Forestales, Universidad Nacional de La Plata (UNLP), 60 y 119, B1904AAN, La Plata, Argentina.

出版信息

Environ Sci Pollut Res Int. 2017 Dec;24(35):27366-27375. doi: 10.1007/s11356-017-0315-5. Epub 2017 Oct 3.

Abstract

In advanced water treatment processes, the degradation efficiency of contaminants depends on the reactivity of the hydroxyl radical toward a target micropollutant. The present study predicts the hydroxyl radical rate constant in water (k ) for 118 emerging micropollutants, by means of quantitative structure-property relationships (QSPR). The conformation-independent QSPR approach is employed, together with a large number of 15,251 molecular descriptors derived with the PaDEL, Epi Suite, and Mold2 freewares. The best multivariable linear regression (MLR) models are found with the replacement method variable subset selection technique. The proposed five-descriptor model has the following statistics for the training set: [Formula: see text], RMS  = 0.21, while for the test set is [Formula: see text], RMS  = 0.11. This QSPR serves as a rational guide for predicting oxidation processes of micropollutants.

摘要

在高级水处理工艺中,污染物的降解效率取决于羟基自由基对目标微量污染物的反应性。本研究通过定量结构-性质关系(QSPR),对 118 种新兴微量污染物在水中的羟基自由基速率常数(k)进行了预测。采用构象独立的 QSPR 方法,结合 PaDEL、Epi Suite 和 Mold2 免费软件衍生的大量 15251 个分子描述符。通过替换方法变量子集选择技术找到了最佳的多元线性回归(MLR)模型。所提出的五变量模型在训练集上具有以下统计数据:[公式:见文本],RMS=0.21,而在测试集上则为[公式:见文本],RMS=0.11。该 QSPR 可作为预测微量污染物氧化过程的合理指南。

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