Применение анализа многомерных данных в аналитической химии: Поиск закономерностей в больших массивах данных по комплексообразованию, экстракции и другим свойствам веществ Зернов, Владимир Владимирович

Краткое описание

Зернов, Владимир Владимирович.
Применение анализа многомерных данных в аналитической химии : Поиск закономерностей в больших массивах данных по комплексообразованию, экстракции и другим свойствам веществ : диссертация ... кандидата химических наук : 02.00.02. - Москва, 2004. - 251 с. : ил.
Оглавление диссертациикандидат химических наук Зернов, Владимир Владимирович
Введение 5 Часть 1. Литературный обзор
Глава 1. Теоретические подходы к описанию свойств органических растворителей
1.1. Параметры растворителей
1.1.1. Физико-химические параметры
1.1.2. Равновесные параметры
1.1.3. Спектроскопические параметры
1.1.4. Параметры, определяемые по хроматографическим данным
1.2. Классификация растворителей
1.3. Многомерный статистический анализ параметров растворителей и классификация
1.4. Методы теоретической оценки коэффициентов распределения органических веществ в системах органический растворитель-вода
Глава 2. Константы устойчивости комплексов металлов и способы их предсказания. Классификация ионов металлов.
2.1. Влияние внешних факторов на величину констант устойчивости
2.1.1. Влияние природы растворителя
2.1.2. Влияние ионной силы и ионной среды на константы устойчивости
2.1.3. Зависимость констант устойчивости от температуры и давления
2.2. Зависимость устойчивости комплексов металлов от природы комплексообразователя и реагента
2.2.1. Связь между свойствами иона металла и константами устойчивости
2.2.2. Влияние электронной конфигурации комплексообразователя и атомов реагента на устойчивость комплексов
2.2.3. Развитие теории жестких и мягких кислот и оснований
2.2.4. Корреляции и корреляционные уравнения для констант устойчивости, зависимость устойчивости комплекса от структуры реагента
2.2.5. Корреляционные уравнения для устойчивости комплексов полидентатных лигандов
2.2.6. Прочие модели предсказания констант устойчивости комплексных соединений
Глава 3. Анализ многомерных данных
3.1. Предмет анализа многомерных данных
3.2. Предварительная обработка данных
3.3. Методы идентификации выбросов
3.4. Анализ данных с пропусками
3.5. Анализ главных компонент
3.6. Кластерный анализ
3.7. Нелинейное картирование
3.8. Метод опорных векторов
Часть 2. Экспериментальная часть
Глава 4. Подготовка и предварительная обработка данных
4.1. Данные по экстракции органических веществ в несмешивающиеся с водой растворители
4.2. Данные об устойчивости комплексов металлов
4.3. Программное обеспечение
Часть 3. Результаты и обсуждение
Глава 5. Анализ экстракционных данных
5.1. Применение анализа главных компонент для изучения сходства экстракционных свойств растворителей
5.2. Кластерный анализ сходства экстракционных свойств растворителей и классификация растворителей
5.3. Наглядное представление классификации растворителей с помощью нелинейного картирования
5.4. Сравнение построенной классификации с известными
5.5. Классификация растворителей по сольватохромным параметрам
5.6. Оценка обобщенной погрешности экспериментально измеренных коэффициентов распределения
5.7. Факторы, определяющие поведение растворителей при экстракции
5.8. Классификация растворенных веществ
5.9. Экстракционные свойства ионной жидкости BMIM-PF в сравнении с другими растворителями
5.10. Использование сольватохромных параметров для предсказания коэффициентов распределения в системе ионная жидкость ВМ1М-РРб/вода
Глава 6. Анализ данных об устойчивости комплексов металлов и классификация катионов по комплексообразующей способности
6.1. Анализ статистических распределений констант устойчивости
6.2. Применение анализа главных компонент для изучения сходства поведения катионов при комплексообразовании
6.3. Кластерный анализ сходства комплексообразующих свойств катионов металлов
6.4. Наглядное представление классификации катионов с помощью нелинейного картирования
6.5. Ряды сходства поведения катионов при комплексообразовании
6.6. Анализ сходства комплексообразовательной способности отдельных катионов между собой
6.7. Оценка обобщенной погрешности экспериментально измеренных констант устойчивости
Глава 7. Классификационные модели предсказания биологической активности веществ
7.1. Построение drug-likeness модели модели потенциальной биологической активности)
7.2. Построение agro-likeness модели модели потенциальной агрохимической активности)
7.3. Предсказание активности ингибиторов карбоангидразы II
Выводы
Список используемой литературы