کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
6968492 1453011 2018 10 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Using machine learning and quantum chemistry descriptors to predict the toxicity of ionic liquids
ترجمه فارسی عنوان
با استفاده از دستگاه های یادگیری و توصیفگرهای شیمی کوانتومی برای پیش بینی سمیت مایعات یونی
کلمات کلیدی
سمی بودن مایعات یونی، رابطه ساختاری و فعالیت کمی، دستگاه یادگیری شدید توصیفگرهای شیمی کوانتومی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی شیمی بهداشت و امنیت شیمی
چکیده انگلیسی
Large-scale application of ionic liquids (ILs) hinges on the advancement of designable and eco-friendly nature. Research of the potential toxicity of ILs towards different organisms and trophic levels is insufficient. Quantitative structure-activity relationships (QSAR) model is applied to evaluate the toxicity of ILs towards the leukemia rat cell line (ICP-81). The structures of 57 cations and 21 anions were optimized by quantum chemistry. The electrostatic potential surface area (SEP) and charge distribution area (Sσ-profile) descriptors are calculated and used to predict the toxicity of ILs. The performance and predictive aptitude of extreme learning machine (ELM) model are analyzed and compared with those of multiple linear regression (MLR) and support vector machine (SVM) models. The highest R2 and the lowest AARD% and RMSE of the training set, test set and total set for the ELM are observed, which validates the superior performance of the ELM than that of obtained by the MLR and SVM. The applicability domain of the model is assessed by the Williams plot.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Hazardous Materials - Volume 352, 15 June 2018, Pages 17-26
نویسندگان
, , , ,