Using Backpropagation Networks for the Estimation of Aqueous Activity Coefficients of Aromatic Organic Compounds

Artificial Intelligence Lab, Department of MIS, University of ArizonaThis research examined the applicability of using a neural network approach to the estimation of aqueous activity coefficients of aromatic organic compounds from fragmented structural information. A set of 95 compounds was used to train the neural network, and the trained network was tested on a set of 31 compounds. A comparison was made between the results and those obtained using multiple linear regression analysis. With the proper selection of neural network parameters, the backpropagation network provided a more accurate prediction of the aqueous activity coefficients for testing data than did regression analysis. This research indicates that neural networks have the potential to become a useful analytical technique for quantitative prediction of structure-activity relationships

Estudio fisicoquímico de la solubilidad de la indometacina en algunas mezclas disolventes

En este trabajo se presenta información respecto al estudio fisicoquímico del proceso de solución de la Indometacina en mezclas etanol + agua y etanol + acetato de etilo a varias temperaturas, con el fin de incrementar la información disponible acerca de este compuesto de interés farmacéutico.Partiendo de los datos experimentales de solubilidad se determinaron las funciones aparentes de solución (energía de Gibbs, entalpía y entropía) mediante el uso de las ecuaciones de van´t Hoff y Gibbs.La solubilidad de la Indometacina aumenta a medida que se incrementa la concentración de cosolvente en la mezcla etanol + agua alcanzándose la máxima solubilidad en el etanol puro. Para las mezclas etanol + acetato de etilo, la máxima solubilidad se alcanza en la concentración 0,3 en fracción másica de etanol. El cambio de entalpía estándar aparente es positivo en todas las mezclas disolventes y en los tres solventes puros, indicando que el proceso de solución es endotérmico. Mediante análisis de compensación entálpica-entrópica, ΔG0soln vs ΔH0soln para el proceso de solución, se obtiene una relación no lineal, con pendiente negativa a partir del agua pura hasta 0,50 en fracción másica de etanol y positiva desde esta composición hasta el etanol puro. Para el caso de las mezclas etanol acetato de etilo la pendiente es positiva en todos los casos.Finalmente, se desafiaron los modelos, Extendido de Hildebrand (MESH), log-lineal (Y and R) y una extensión de este último, el modelo de Jouyban and Acree (J and A) para la predicción de la solubilidad de la Indometacina en las mezclas disolventes en estudio, obteniéndose un buen carácter predictivo para el caso del MESH y desviaciones tanto positivas como negativas para los modelos log-lineal y J and A respecto a la solubilidad logarítmica experimental.Abstract. This work presents information regarding the physicochemical study of the process of solution of Indomethacin in ethanol + water and ethanol + ethyl acetate mixtures at various temperatures in order to increase the information available about this compound of pharmaceutical interest. Based on the experimental solubility data by using the equations of van't Hoff and Gibbs, the apparent solution functions (Gibbs energy, enthalpy and entropy) were determined. The solubility of Indomethacin increases with increasing the concentration of co-solvent in the mixture ethanol + water reaching the maximum solubility in pure ethanol. In the mixtures ethanol + ethyl acetate, the maximum solubility is obtained in the mixture with 0.3 mass fraction of ethanol. The apparent standard enthalpy change is positive in all solvent mixtures and three neat solvents, indicating that the solution process is endothermic. By means of enthalpy-entropy compensation analysis, ΔG0soln vs ΔH0soln,for solution process, a nonlinear relationship is obtained with negative slope from pure water to 0.50 mass fraction of ethanol and positive from this composition to ethanol. In the case of ethanol + ethyl acetate mixtures the slope obtained is positive in all cases.Finally, the following models were challenged Extended Solubility Hildebrand Approach (ESHA), log-linear (Y and R) and an extension of the latter, the Jouyban and Acree model (J and A), all intended to the prediction of the solubility of Indomethacin in solvent mixtures studied, obtaining a good predictive value for the case of ESHA and both positive and negative deviations for log-linear and J and A models with respect to the experimental solubility.Maestrí