R - Lorentz JÄNTSCHI

More documents

Recommendations

Info

Doktorska disertacija Lidija Jevrić - 22 - Druga podela zasniva se na prirodi osobine koju deskriptori opisuju. Tako, deskriptori mogu opisivati sledeće osobine molekula 103-147 : − lipofilnost, − sposobnost građenja vodoničnih veza, − elektronske osobine molekula (naelektrisanje, polarizabilnost, dipolni momenat, različite vrste energija), − sterne karakteristike molekula i − topološke osobine molekula. Oblast molekulskih deskriptora je interdisciplinarna i objedinjuje mnoštvo različitih teorija. Izračunavanje molekulskih deskriptora podrazumeva predznanje algebre, teorije grafova, informatike, računarske hemije, poznavanje mehanizama organskih reakcija, kao i fizičke hemije 148 . Za uspešnu primenu molekulskih deskriptora, pored ove problematike, neophodno je poznavati još i statistiku, hemometriju, ali i osnove QSAR/QSPR pristupa. Štaviše, programiranje, savremeni softver i hardver su elementi bez kojih istraživač ne može da radi u ovoj oblasti 149 . Upotreba molekulskih deskriptora unela je izuzetno velike promene u savremene naučne tokove istraživanja. Dok su se istraživači u ovoj naučnoj oblasti pre tridesetak godina pretežno bavili uspostavljanjem matematičkih zavisnosti između eksperimentalno izmerenih vrednosti, danas se pažnja uglavnom posvećuje modelovanju izmerenih karakteristika pomoću molekulskih deskriptora. Upotreba molekulskih deskriptora sve više se širi i na oblasti koje se bave životnom sredinom, toksikologijom i tehnologijom. Što su hemijski sistemi i problemi koji se proučavaju složeniji, to je i broj molekulskih deskriptora, koji je potrebno koristiti za izražavanje posmatrane karakteristike, veći. Zbog toga deskriptori postaju jedan od najvažnijih parametara u formiranju modela 105 (slika 2.12).
Teorija grafova, teorija informacija, kvantna hemija, organska hemija, fizicka hemija... izracunavanje Molekulski deskriptori primena matematicki postupci QSAR/QSPR, Medicina, Toksikologija, Farmakologija, Analiticka hemija... Slika 2.12. Mesto molekulskih deskriptora u savremenim naučnim tokovima Statistika Hemometrija Hemoinformatika Doktorska disertacija Lidija Jevrić - 23 - U osnovi svakog matematičkog modela koji povezuje karakteristike molekula sa molekulskim deskriptorima je empirijska matematička funkcija, f (11): y = f (X1, X2,…Xn). (11) U gornjem izrazu (y) predstavlja zavisnu promenljivu (eksperimentalno izmerenu karakteristiku), dok je (X) nezavisna promenljiva kojih može biti više. Nezavisne promenljive mogu biti u međusobnoj zavisnosti ili su relevantne za ispitivanu karakteristiku molekula. Shodno tome, nezavisne promenljive su molekulski deskriptori. Matematička funkcija (11) treba da je takva da uz pomoć molekulskih deskriptora, u što je moguće većoj meri, precizira ispitivanu karakteristiku, ((korak 1), slika 2.13).
Page 1 and 2: Lidija Jevrić Ispitivanje korelaci
Page 3 and 4: Sadržaj 1. Uvod 1 2. Teorijski deo
Page 5 and 6: 1. Uvod Simetrični triazini su zna
Page 7 and 8: 2. Teorijski deo 2.1. Osnovni teori
Page 9 and 10: Kod tečno-čvrste hromatografije d
Page 11 and 12: formule: 2.2. Osobine i primena s-T
Page 13 and 14: 2.2.1 Fizičko-hemijske karakterist
Page 15 and 16: 2.2.2. Biološka aktivnost s-triazi
Page 17 and 18: 2.2.3. Međumolekulske interakcije
Page 19 and 20: Doktorska disertacija Lidija Jevri
Page 21 and 22: 2.3. Kvantitativna veza između hem
Page 25: Doktorska disertacija Lidija Jevri
Page 37 and 38: Tabela 2.4. Neki strukturni deskrip
Page 39 and 40: odnosu na 1-oktanol. Doktorska dise
Page 47 and 48: Tabela 2.8. Uporedivi pregled metod
Page 49 and 50: Fizičko-hemijske osobine koje uti
Page 53 and 54: Tabela 3.1. Hemijske strukture i na
Page 55 and 56: Korišćena su dva tipa nepokretnih
Page 57 and 58: 4. Rezultati i diskusija 4.1. Reten
Page 61 and 62: 4.1.3. Uticaj sastava pokretne faze
Page 65 and 66: 0 metanol R M 5.5 5.0 4.5 4.0 3.5 3
Page 67 and 68: I.4 II.2 III.1 Slika 4.5. 3D strukt
Page 69 and 70: 0 RM 5.0 4.5 4.0 3.5 3.0 2.5 2.0 1.
Page 71 and 72: Tabela 4.5. Korelacioni koeficijent
Page 75 and 76: 0 RM 4.5 4.0 3.5 3.0 2.5 2.0 1.5 1.
Page 77 and 78:
Doktorska disertacija Lidija Jevri
Page 79 and 80:
Page 81 and 82:
R M R M R M 4.0 3.5 3.0 2.5 2.0 1.5
Page 83 and 84:
Page 85 and 86:
Page 87 and 88:
Page 89 and 90:
0 Δ R M Doktorska disertacija Lidi
Page 91 and 92:
Tabela 4.16. Korelacioni koeficijen
Page 93 and 94:
Page 95 and 96:
Page 97 and 98:
Page 99 and 100:
Page 101 and 102:
PB PB 100 95 90 85 80 75 70 100 95
Page 103 and 104:
Tabela 4.21. Izračunate vrednosti
Page 105 and 106:
U tabeli 4.22 dati su statistički
Page 107 and 108:
Inhibitor kinaze Inhibitor kinaze 0
Page 109 and 110:
5. Zaključak - 105 - Primenom hrom
Page 111 and 112:
Conclusion - 107 - Thin-layer chrom
Page 113 and 114:
6. Literatura - 109 - [1]. N. J. Ma
Page 115 and 116:
- 111 - [38]. P. J. Schoenmakers, H
Page 117 and 118:
- 113 - [68]. C. Piguet, A. F. Will
Page 119 and 120:
[95]. G. M. Whitesides, J. P. Mathi
Page 121 and 122:
- 117 - [126]. M. Cochi, M. C. Menz
Page 123 and 124:
- 119 - [156]. R. Kaliszan, „Quan
Page 125 and 126:
[195]. H. Kubinyi, Prog. Drug. Res.
Page 127 and 128:
- 123 - [232]. CS. Chem. Office, Ve
Page 129 and 130:
7. Prilog - 125 - Doktorska diserta
Page 131 and 132:
R M 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0
Page 133 and 134:
R M 1.2 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.
Page 135 and 136:
- 131 - Tabela II. RM vrednost s-tr
Page 137 and 138:
- 133 - Tabela IV. RM vrednost s-tr
Page 139 and 140:
0 tetrahidrofuran R M 0 acetonitril
Page 141 and 142:
R M 0 3.0 2.5 2.0 1.5 1.0 2-propano
Page 143 and 144:
0 R M 3.0 2.5 2.0 1.5 1.0 2-propano
Page 145 and 146:
- 141 - Tabela IX. Vrednosti altern
Page 147 and 148:
R M 4.0 3.5 3.0 2.5 2.0 1.5 1.0 0.5
Page 149 and 150:
R M 1.3 1.2 1.1 1.0 0.9 0.8 0.7 0.6
Page 151 and 152:
R M 1.2 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.
Page 153 and 154:
Redni broj: RBR Identifikacioni bro
Page 155 and 156:
UNIVERSITY OF NOVI SAD FACULTY OF S
Page 157:
Fakultet Studije Aktivnosti Laborat
show all

R - Lorentz JÄNTSCHI

Create successful ePaper yourself

Delete template?

Save as template?