Приказ основних података о документу

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

dc.creatorAćimović, Milica
dc.creatorPezo, Lato
dc.creatorCvetković, Mirjana
dc.creatorStanković Jeremić, Jovana
dc.creatorČabarkapa, Ivana
dc.date.accessioned2021-07-23T08:13:52Z
dc.date.available2021-07-23T08:13:52Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.issn1820-7421
dc.identifier.issn0352-5139
dc.identifier.urihttp://fiver.ifvcns.rs/handle/123456789/2202
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. clypeolata, essential oil compounds.sr
dc.description.abstractCilj ove studije bio je izrada modela za predviđanja retencionog vremena hemijskih jedinjenja iz esencijalnog ulja nadzemnih delova biljke Achillea clypeolata Sibth. & Sm., dobijenog hidrodistilacijom i analiziranog GC–MS tehnikom. Kvantitativna analiza hemijske strukture i predviđanja retencionog vremena (quantitative structure – retention relationship – QSRR) je primenjena da bi se predvidelo vreme zadržavanja hemijskih jedinjenja dobijenih korišćenjem GC–MS analize. Izbor sedam molekulskih deskriptora izvršen je korišćenjem faktorske analize i genetskog algoritma. Primećeno je da izabrani deskriptori nisu bili u međusobnoj korelaciji, pa su korišćeni kao ulazni podaci pri izgradnji veštačke neuronske mreže. U izgradnji modela predviđanja retencionih vremena korišćeno je ukupno 40 eksperimentalno dobijenih retencionih vremena. Koeficijent determinacije tokom ciklusa pripreme, testiranja i validacije dostigao je vrednosti 0,950; 0,825 i 1,000, redom, što ukazuje na to da se ovaj model može koristiti za predviđanje retencionih vremena hemijskih jedinjenja dobijenih iz esencijalnog ulja A. clypeolata.sr
dc.language.isoensr
dc.publisherBelgrade : Serbian Chemical Societysr
dc.rightsopenAccesssr
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.sourceJournal of the Serbian Chemical Societysr
dc.subjecthydrodistillationsr
dc.subjectGC–MSsr
dc.subjectartificial neural networkssr
dc.subjectAchillea clypeolata Sibth. & Sm.sr
dc.subjectAchillea clypeolatasr
dc.subjectessential oilssr
dc.subjectcompositionsr
dc.subjectretentionsr
dc.subjectprediction modelssr
dc.subjectretention indicessr
dc.subjectetarsko uljesr
dc.subjectretenciono vremesr
dc.subjecthidrodistilacijasr
dc.subjectvreme zadržavanjasr
dc.subjectveštačke neuronske mrežesr
dc.titleAchillea clypeolata Sibth. & Sm. essential oil composition and QSRR model for predicting retention indicessr
dc.titleHemijski sastav etarskog ulja Achillea clypeolata Sibth. & Sm. i QSRR model za predviđanje retencionog vremenasr
dc.typearticlesr
dc.rights.licenseBYsr
dc.citation.epage366
dc.citation.issue4
dc.citation.rankM23
dc.citation.spage355
dc.citation.volume84
dc.identifier.doi10.2298/JSC200524008A
dc.identifier.fulltexthttp://fiver.ifvcns.rs/bitstream/id/5853/bitstream_5853.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