title: QSPR modelling as a tool to predict analytical properties of polymeric membranous chemical sensors
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Скворцов Алексей Николаевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Skvorcov Aleksej Nikolaevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Мартынко Екатерина Андреевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Martynko Ekaterina Andreevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Кирсанов Дмитрий Олегович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Kirsanov Dmitrij Olegovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-08-01T11:51:49Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-08-01T11:51:49Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2020
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 070063
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/31751
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Разработка новых ионофоров для ион-селективных электродов – трудоёмкий процесс, включающий синтез потенциальных лигандов, синтез полимерных пластифицированных мембран на их основе и электрохимическую характеризацию полученных сенсоров для определения их чувствительности, селективности и пределов обнаружения по отношению к целевым ионам. Значительный объём накопленных литературных данных о характеристиках различных ион-селективных сенсоров может существенно облегчить процесс разработки путём построения математических моделей, связывающих структуру ионофора с его аналитическими характеристиками. В данной работе проведено исследование возможности прогнозирования потенциометрической селективности различных амидных лигандов по отношению к паре Mg2+/Ca2+ с помощью моделирования количественных соотношений «структура-свойство» (QSPR). Предложенный подход может быть использован для предварительного отбора потенциально селективных ионофоров со среднеквадратичным отклонением прогноза lgK(Mg2+/Ca2+) 0,5 в диапазоне коэффициентов селективности от -1,7 до 2,3 включительно. В работе также показана возможность прогнозирования новых структур ионофоров с потенциально высокой селективностью.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The development of novel ionophores for ion-selective sensors is a long and tedious process requiring synthesis of candidate substances, preparation of plasticized polymeric membranes, and their thorough characterization with traditional protocols to assess sensitivity, selectivity and detection limits for target ions. The vast amount of literature data accumulated on various ion-selective sensors allows for significant facilitation of the development through in silico experiments. In this work, we performed the feasibility study on the prediction of potentiometric Mg2+/Ca2+ selectivity for various amide ligands using quantitative structure-property relationship (QSPR) modeling. The approach proved to be promising for ionophore screening purposes with root mean square error prediction of the selectivity coefficient logK(Mg2+/Ca2+) of 0.5 in the range from -1.7 to + 2.3. The study also shows a route for prediction of new potential ionophores with high selectivity values.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: потенциометрические сенсоры
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: селективность
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: моделирование количественных соотношений «структура-свойство»
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: QSPR
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ион-селективные электроды
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: potentiometric sensors
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: selectivity
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: QSPR modeling
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ion-selective electrodes
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: QSPR modelling as a tool to predict analytical properties of polymeric membranous chemical sensors
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: QSPR моделирование для прогнозирования аналитических характеристик полимерных мембранных химических сенсоров
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_Martynko.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/31751/1/VKR_Martynko.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: Article
resources.size: 2,96 MB
resources.filename: reviewSV_OtzNauch_Martynko.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/31751/2/reviewSV_OtzNauch_Martynko.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 41,03 kB