QSPR MODELS FOR PREDICTING CRITICAL MICELLE CONCENTRATION OF GEMINI SURFACTANTS.

Abstract

Le but de ce travail est de modéliser le logarithme de la concentration micellaire critique (CMC) de 120 tensioactifs Gemini divers en utilisant la méthode quantitative structurepropriété relation (QSPR). Le QSPR a été développé à l'aide du logiciel AlvaDesc / AlvaModel qui fournit plusieurs méthodes d'apprentissage automatique et des ensembles de descripteurs moléculaires comme outils pour construire les modèles QSPR. Pour construire ce modèle QSPR, nous avons utilisé trois principales techniques de modélisation de régression linéaire qui ont été testées en reliant les valeurs CMC à leurs caractéristiques structurelles. Modèle des moindres carrés (OLS), modèle de régression KNearest Neighbours (KNN), modèle de consensus et moindres carrés partiels (PLS). Pour mener à bien ce processus, nous avons adopté une méthodologie composée de 4 étapes principales résumées comme suit: Étape 1: Collecte et développement d'un ensemble de données à partir de la littérature publiée précédente contenant 120 composés Gemini, y compris leurs valeurs CMC. Étape 2: Transférer ces composés dans le logiciel HYPERCHEM puis les télécharger dans le logiciel AlvaDesc afin de calculer les descripteurs et empreintes digitales QSPR pertinents. Étape 3: Utilisation des quatre modèles pour développer le modèle QSPR. a) Modèle de carrés mineurs réguliers (OLS). b) Modèle de régression K-plus proche voisin (KNN). c) Formulaire de consensus. d) Moins de carrés partiels (PLS). Étape 4: comparaison des résultats qui démontre que le modèle OLS est le meilleur pour prédire la CMC des tensioactifs Gemini.