Multiclasificadores basados en aprendizaje automático como herramienta para la evaluación del perfil neurotóxico de líquidos iónicos

Los líquidos iónicos poseen un perfil fisicoquímico único, el cual los provee de un amplio rango de aplicaciones. Su variabilidad estructural casi ilimitada permite su diseño para tareas específicas. Sin embargo, su sustentabilidad, específicamente su seguridad desde el punto de vista toxicológico, ha sido frecuentemente cuestionada. Este último aspecto limita significativamente el cumplimiento de las regulaciones establecidas por la Unión Europea para el registro, evaluación, autorización y restricción de compuestosquímicos (REACH), así como su aplicación final. Debido a que la mayoría de los líquidos iónicos no han sido sintetizados, se hace evidente la importancia del desarrollo de herramientas quimioinformáticas que, de forma eficiente, permitan evaluar el potencial toxicológico de estos compuestos. En este sentido, el uso combinado de múltiples clasificadores ha demostrado superar las limitaciones de desempeño asociadas al uso de clasificadores individuales. En el presente trabajo fueron evaluadas varias estrategias alternativas de multiclasificadores basados en técnicas de aprendizaje automático supervisado, como herramientas para la evaluación del perfil neurotóxico de líquidos iónicos basado en la inhibición de la enzima acetilcolinesterasa, como indicador de neurotoxicidad. Se obtuvieron dos multiclasificadores con una alta capacidad predictiva sobre un conjunto de validación externa (no utilizado en el proceso de aprendizaje de los modelos). De acuerdo a los resultados obtenidos el 96% de un conjunto de nuevos líquidos iónicos podrá ser correctamente clasificado con la utilizaciónde estos multiclasificadores, los cuales constituyen herramientas de toma de decisión útiles en el campo del diseño y desarrollo de nuevos líquidos iónicos sustentables

Surface Chemistry and Atomic-Scale Reconstruction of Kerogen-Silica Composites

The interest in gas shale, a novel source rock of natural gas, has tremendously increased in recent years. Better understanding of the kerogen/rock interaction is of crucial importance for efficient gas extraction and hence for asset management. In this study, we explore the possible chemical bonds between kerogen and silica, one of the most predominant mineral constituents of gas shale by means of quantum chemistry. Energetically favorable bond formation reactions are found between alcoholic hy-droxyl, carboxylate and aldehyde groups as well as aliphatic double bonds of kerogen and the silica surface. The performance of a reactive force field is also assessed in a representative set of chemical reactions, which was found satisfactory. The potential impact of bond formation reactions between the two phases on the actual kerogen-silica interface are discussed in function of the kerogen type, maturity and density. Finally, a methodology aiming to reconstruct realistic kerogen-silica interfaces is presented

Coupling of cyclic voltammetry and electrochemical impedance spectroscopy for probing the thermodynamics of facilitated ion transfer reactions exhibiting chemical kinetic hindrances

Mathematical models under conditions of cyclic staircase voltammetry and electrochemical impedance spectroscopy (EIS), which consider the kinetic effects due to the complexation reaction by the facilitated transfer of metal ions at polarized interfaces, are presented. Criteria for qualitative recognition of these kinetic effects from the features of simulated cyclic voltammograms are given. In case of the existence of these effects, only the EIS can bring access to the thermodynamics and kinetics of the complexation chemical reaction. Analytical equations for estimating the thermodynamic parameters by such systems under EIS conditions are evaluated. The theoretical results are compared with the experimental results of the facilitated Cu2+ transfer at the polarized water-1,2-dichlorethane interface, assisted by two phenanthroline-containing macrocycles. In the experimental case where kinetic effects due to the complexation step exist, we show how elegantly EIS can be used as a tool for estimation of the complexation constant of Cu2+ and 5-oxo-2,8-dithia [9],(2,9)-1,10-phenanthrolinophane (PhenOS2)