Prediction of Retention Time for PAH Molecule in HPLC 


Vol. 44,  No. 2, pp. 102-108, Apr.  2000


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  Abstract

고속액체크로마트그래피에서 RAH분자들이 상대적 용리시간을 다변량선형회귀분석과 인공신경망분석방법을 사용하여 학습시킨 후, 시험 세트의 상대적 용리시간을 예측하였다. PAH의 QSRR에서 주요한 설명인자는 분자연결지수(1Xv,2Xv),길이와 폭의 비율(L/B) 및 분자 쌍극자 모멘트(D)이었다, 슬롯 모델과 관계깊은 L/B은 인공신경망분석방법에서는 적절한 설명인자로 작용하나, 다변량회귀분석에서는 그러하지 못하다. 시험세트에서 용리시간 예측도를 나타내주는 분산은 각각 인공신경망분석방법에서 0.0099, 다변량회귀분석방법에서 0.0114이었다. 인공신경망분석방법이 다변량회귀븐석보다 더 좋은 결과를 보여준다. Relative retention times (RRTs) of RAH molecules in HPLC are trained and predicted intesting sets using a multiple linear regression (NLR) and an artificial neural network (ANN). The maindescriptors in QSRR are molecular connectivity (1Xv,2Xv), the length-to-breadth ratios (L/B), and moleculardipole moment(D). L/B which is related with slot model is a good descripter in ANN, but isn't in MLR.、Varainces which show the accuracy of prediction

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  Cite this article

[IEEE Style]

Y. Kim, "Prediction of Retention Time for PAH Molecule in HPLC," Journal of the Korean Chemical Society, vol. 44, no. 2, pp. 102-108, 2000. DOI: .

[ACM Style]

Younggu Kim. 2000. Prediction of Retention Time for PAH Molecule in HPLC. Journal of the Korean Chemical Society, 44, 2, (2000), 102-108. DOI: .

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