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Quantitative Structure-Property Relationships for Predicting the Retention Indices of Fragrances on Stationary Phases of Different Polarity
El objetivo de este trabajo fue el desarrollo de relaciones cuantitativas estructura–propiedad predictivas para el modelado de Ãndices de retención (I) de fragancias, medidas en tres fases estacionarias de diferente polaridad: DB–225MS, HP5–MS y HP–1. Se ha prestado particular atención al curado de los datos experimentales. Posteriormente, se usó el método de subconjuntos balanceados (BSM) para dividir cada base de datos en grupos de calibración, validación y predicción. Los modelos se construyeron a partir de 1819 descriptores moleculares independientes de la conformación, los cuales fueron analizados mediante el método de reemplazo (RM) para la selección de los mismos, con la finalidad de obtener los mejores modelos. Para la fase estacionaria DB–225MS se obtuvo un modelo basado en cuatro descriptores, mientras que para las columnas HP5–MS y HP–1 se propusieron modelos con tres descriptores. Los modelos fueron validados mediante validación cruzada de dejar–uno–fuera y dejar–varios–fuera, asà como otros criterios de validación. Adicionalmente, con la finalidad de cumplir los principios propuestos por la Organization for Economic Co–operation and Development (OECD), la capacidad predictiva de los modelos se evaluó mediante la predicción de los Ãndices de retención del grupo externo de predicción, el dominio de aplicabilidad fue apropiadamente definido y se realizó una interpretación de cada descriptor molecular involucrado.The purpose of this work was to develop predictive quantitative structure–property relationships for modeling the retention indices (I) of fragrances measured in three stationary phases of different polarities: DB–225MS, HP5–MS and HP–1. Attention was paid to the curation of the experimental data. Subsequently, the Balanced Subsets method (BSM) was used to split each dataset into training, validation and test sets. Models were established by using 1819 conformation–independent molecular descriptors which were analyzed by the replacement method (RM) variable subset selection in order to obtain the optimal models. A four–descriptor model was obtained for the DB–225MS stationary phase while a three–parametric model was proposed for both the HP5–MS and HP–1 columns. Models were validated by means of the leave–one–out and leave–many–out cross–validation procedures, as well as other validation criteria. Moreover, in order to accomplish the principles proposed by the Organization for Economic Co–operation and Development (OECD), the model’s predictive ability was measured by predicting retention indices of the external test set. The applicability domain was properly defined and the interpretation of each of the molecular descriptors used in this study was provided.Fil: Rojas Villa, Cristian Xavier. Consejo Nacional de Investigaciones CientÃficas y Técnicas. Centro CientÃfico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Investigaciones FisicoquÃmicas Teóricas y Aplicadas. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Instituto de Investigaciones FisicoquÃmicas Teóricas y Aplicadas; ArgentinaFil: Duchowicz, Pablo Román. Consejo Nacional de Investigaciones CientÃficas y Técnicas. Centro CientÃfico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Investigaciones FisicoquÃmicas Teóricas y Aplicadas. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Instituto de Investigaciones FisicoquÃmicas Teóricas y Aplicadas; ArgentinaFil: Tripaldi, P.. Universidad de Azuay; EcuadorFil: Pis Diez, Reinaldo. Consejo Nacional de Investigaciones CientÃficas y Técnicas. Centro CientÃfico Tecnológico Conicet - La Plata. Centro de QuÃmica Inorgánica "Dr. Pedro J. Aymonino". Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Centro de QuÃmica Inorgánica "Dr. Pedro J. Aymonino"; Argentin
Quantitative Structure-Property Relationships for Predicting the Retention Indices of Fragrances on Stationary Phases of Different Polarity
El objetivo de este trabajo fue el desarrollo de relaciones cuantitativas estructura–propiedad predictivas para el modelado de Ãndices de retención (I) de fragancias, medidas en tres fases estacionarias de diferente polaridad: DB–225MS, HP5–MS y HP–1. Se ha prestado particular atención al curado de los datos experimentales. Posteriormente, se usó el método de subconjuntos balanceados (BSM) para dividir cada base de datos en grupos de calibración, validación y predicción. Los modelos se construyeron a partir de 1819 descriptores moleculares independientes de la conformación, los cuales fueron analizados mediante el método de reemplazo (RM) para la selección de los mismos, con la finalidad de obtener los mejores modelos. Para la fase estacionaria DB–225MS se obtuvo un modelo basado en cuatro descriptores, mientras que para las columnas HP5–MS y HP–1 se propusieron modelos con tres descriptores. Los modelos fueron validados mediante validación cruzada de dejar–uno–fuera y dejar–varios–fuera, asà como otros criterios de validación. Adicionalmente, con la finalidad de cumplir los principios propuestos por la Organization for Economic Cooperation and Development (OECD), la capacidad predictiva de los modelos se evaluó mediante la predicción de los Ãndices de retención del grupo externo de predicción, el dominio de aplicabilidad fue apropiadamente definido y se realizó una interpretación de cada descriptor molecular involucrado.The purpose of this work was to develop predictive quantitative structure–property relationships for modeling the retention indices (I) of fragrances measured in three stationary phases of different polarities: DB–225MS, HP5–MS and HP–1. Attention was paid to the curation of the experimental data. Subsequently, the Balanced Subsets method (BSM) was used to split each dataset into training, validation and test sets. Models were established by using 1819 conformation–independent molecular descriptors which were analyzed by the replacement method (RM) variable subset selection in order to obtain the optimal models. A four–descriptor model was obtained for the DB–225MS stationary phase while a three–parametric model was proposed for both the HP5–MS and HP–1 columns. Models were validated by means of the leave–one–out and leave–many–out cross–validation procedures, as well as other validation criteria. Moreover, in order to accomplish the principles proposed by the Organization for Economic Co–operation and Development (OECD), the model’s predictive ability was measured by predicting retention indices of the external test set. The applicability domain was properly defined and the interpretation of each of the molecular descriptors used in this study was provided.Instituto de Investigaciones FisicoquÃmicas Teóricas y AplicadasCentro de QuÃmica Inorgánic
Hydrothermal pressure-temperature control on CO2 emissions and seismicity at Campi Flegrei (Italy)
Fluids supplied by stored magma at depth are causal factors of volcanic unrest, as they can cause pressurization/heating of hydrothermal systems. However, evidence for links between hydrothermal pressurization, CO2 emission and volcano seismicity have remained elusive. Here, we use recent (2010−2020) observations at Campi Flegrei caldera (CFc) to show hydrothermal pressure, gas emission and seismicity at CFc share common source areas and well-matching temporal evolutions. We interpret the recent escalation in seismicity and surface gas emissions as caused by pressure-temperature increase at the top of a vertically elongated (0.3–2 km deep) gas front. Using mass (steam) balance considerations, we show hydrothermal pressurization is causing energy transfer from the fluids to the host rocks, ultimately triggering low magnitude earthquakes within a seismogenetic volume containing the hydrothermal system. This mechanism is probably common to other worldwide calderas in similar hydrothermal activity state
Clinical outcomes and molecular genotyping of Staphylococcus aureus isolated from milk samples of dairy primiparous Mediterranean buffaloes (Bubalus bubalis)
Influenza dell'altitudine e della specie su alcuni parametri ematici e valori biochimici del siero di sangue in camelidi sudamericani
Desarrollo de la composición óptima del pan de dulce y de sal utilizando ingredientes tradicionales
Se aplicó estadÃstica multivariante para desarrollar dos tipos de pan, dulce y sal, respectivamente con ingredientes no-clásicos. Se consideraron varias dosificaciones de once gradientes variables, como la pepa de zambo, el manÃ, la quinua, el azúcar morena y la harina de plátano, esperando un nivel de aceptación mÃnimo de 0,97 sobre 1 puntos en ambos panes. Los lÃmites y las condiciones de los ingredientes y los procedimientos se determinaron en base de consideraciones teóricas y resultados experimentales preliminares. En una fase inicial se aplicó el modelo factorial de Plackett-Burman que permitió la reducción de 2059 experimentos a 14, para cada tipo de pan. Cada paso del proceso fue evaluado por un panel de expertos a través encuestas de aceptación de las caracterÃsticas organolépticas, el costo y la disposición del público a comprar. Los ingredientes relevantes fueron, respectivamente, para el pan dulce mermelada de higos y nueces, mientras que el manà para el pan de sal. En una fase posterior se optimizaron los ingredientes importantes para maximizar la composición de ambos tipos de pan. En la evaluación por parte del público el pan dulce anotó un nivel de aceptación del 90%, mientras que el pan de sal ganó una puntuación del 78%.Multivartiate statistics were applied to develop two types of bread with non-classical ingredients, respectively sweet and salty bread. Several combinations of eleven variable gradients, such as zambo seeds, peanuts, quinoa, brown sugar and banana flour, were mixed in such a way that the acceptance level of both breads was minimum 0,97 out of 1 points. The limits and condition of the ingredients, and the procedures were determined based on theoretical considerations and preliminary experimental results. In an initial phase the factorial model of Plackett-Burman was applied enabling the reduction of experiments from 2059 to 14, for each type of bread. Every step of the process was evaluated with an expert panel adopting surveys of acceptation of organoleptic characteristics, cost and the public willingness to buy. The relevant ingredients were respectively for the sweet bread mermelade of figs and nuts, while peanuts for the salt bread. In a subsequent phase the significant ingredients were optimized to maximize the composition of both bread types. In the evaluation by the public the sweet bread scored and acceptance level of 90%, whereas the salt bread gained a score of 78%.Cuencavolumen 4; número 1 (junio 2013
Proprietà dei latti caprini selezionati in base al tipo di variante genetica di caseina alfa s1.
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