Приказ основних података о документу

Hemijski sastav etarskog ulja Achillea clypeolata Sibth. & Sm. И QSRR model za predviđanje retencionog vremena

dc.creatorAćimović, Milica G.
dc.creatorPezo, Lato L.
dc.creatorCvetković, Mirjana
dc.creatorStanković, Jovana
dc.creatorČabarkapa, Ivana
dc.date.accessioned2021-06-18T11:15:15Z
dc.date.available2021-06-18T11:15:15Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.issn0352-5139
dc.identifier.urihttps://cer.ihtm.bg.ac.rs/handle/123456789/4710
dc.description.abstractThe aim of this study was the prediction model of retention indices of compounds from the aboveground parts of Achillea clypeolata Sibth. & Sm. essential oil, obtained by hydrodistillation and analysed by GC-MS. The quantitative structure-retention relationship analysis was applied in order to anticipate the retention time of the obtained compounds. The selection of the seven molecular descriptors was done by a genetic algorithm. The chosen descriptors were uncorrelated and were used to construct an artificial neural network. A total of 40 experimentally obtained retention indices was used to build this prediction model. The coefficient of determination for the training, testing and validation cycles were: 0.950, 0.825 and 1.000, respectively, indicating that this model could be used for prediction of retention indices for A.sr
dc.description.abstractЦиљ ове студије био је израда модела за предвиђања ретенционог времена хемијских једињења из есенцијалног уља надземних делова биљке Achillea clypeolata Sibth. & Sm., добијеног хидродистилацијом и анализираног GC–MS техником. Квантитативна анализа хемијске структуре и предвиђања ретенционог времена (quantitative structure– retention relationship – QSRR) је примењена да би се предвидело време задржавања хемијских једињења добијених коришћењем GC–MS анализе. Избор седам молекулских дескриптора извршен је коришћењем факторске анализе и генетског алгоритма. Примећено је да изабрани дескриптори нису били у међусобној корелацији, па су коришћени као улазни подаци при изградњи вештачке неуронске мреже. У изградњи модела предвиђања ретенционих времена коришћено је укупно 40 експериментално добијених ретенционих времена. Коефицијент детерминације током циклуса припреме, тестирања и i валидације достигао је вредности 0,950; 0,825 и 1,000, редом, што указује на то да се овај модел може користити за предвиђање ретенционих времена хемијских једињења добијених из есенцијалног уља A. clypeolatasr
dc.language.isoensr
dc.publisherBelgrade : Serbian Chemical Societysr
dc.rightsopenAccesssr
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.sourceJournal of the Serbian Chemical Societysr
dc.subjectArtificial neural networkssr
dc.subjectGC-MSsr
dc.subjectHydrodistillationsr
dc.subjectveštačke neuronske mrežesr
dc.subjectetarsko uljesr
dc.subjecthidrodistilizacijasr
dc.titleAchillea clypeolata sibth. & sm. essential oil composition and qsrr model for predicting retention indicessr
dc.titleHemijski sastav etarskog ulja Achillea clypeolata Sibth. & Sm. И QSRR model za predviđanje retencionog vremenasr
dc.typearticlesr
dc.rights.licenseBY-NC-NDsr
dcterms.abstractAћимовић, Милица Г.; Пезо, Лато Л.; Цветковић, Мирјана Т.; Станковић, Јован М.; Чабаркапа, Ивана; Hemijski sastav etarskog ulja Achillea clypeolata Sibth. & Sm. I QSRR model za predviđanje retencionog vremena;
dc.citation.volume86
dc.citation.issue4
dc.citation.spage355
dc.citation.epage366
dc.citation.rankM23~
dc.identifier.doi10.2298/JSC200524008A
dc.identifier.fulltexthttps://cer.ihtm.bg.ac.rs/bitstream/id/20662/0352-51392100008A.pdf
dc.identifier.scopus2-s2.0-85107047766
dc.identifier.wos000646020100002
dc.type.versionpublishedVersionsr


Документи

Thumbnail

Овај документ се појављује у следећим колекцијама

Приказ основних података о документу