Приказ основних података о дисертацији

Application of artificial neural networks in building models to predict retention behaviour and intensity of mass spectrometric response in the analysis of the selected azoles and sartans by high performance liquid chromatography

dc.contributor.advisorZečević, Mira
dc.contributor.otherProtić, Ana
dc.contributor.otherOtašević, Biljana
dc.contributor.otherRadišić, Marina
dc.creatorGolubović, Jelena B.
dc.date.accessioned2016-11-06T15:21:22Z
dc.date.available2016-11-06T15:21:22Z
dc.date.available2020-07-03T09:48:29Z
dc.date.issued2016-09-22
dc.identifier.urihttps://nardus.mpn.gov.rs/handle/123456789/6946
dc.identifier.urihttp://eteze.bg.ac.rs/application/showtheses?thesesId=3998
dc.identifier.urihttps://fedorabg.bg.ac.rs/fedora/get/o:13468/bdef:Content/download
dc.identifier.urihttps://fedorabg.bg.ac.rs/fedora/get/o:13545/bdef:Izvestaj/download
dc.identifier.urihttp://vbs.rs/scripts/cobiss?command=DISPLAY&base=70036&RID=48327439
dc.description.abstractnships QSPR) predstavlja matematičko modelovanje kojim se predviđaju fizičke, hemijske ili biološke osobine grupe analita na osnovu njihovih molekulskih deskriptora. Molekulski deskriptor je broj koji može biti rezultat logičke i matematičke procedure kojom se transformiše hemijska informacija koju nosi simbolički prikaz molekula u upotrebljiv broj (teorijski deskriptor), ili rezultat standardizovanog eksperimenta (eksperimentalni deskriptor). QSRR su matematički dobijene veze između hromatografskih odgovora određenih za seriju analita u datom hromatografskom sistemu i molekulskih deskriptora. Mogu se primeniti u cilju predviđanja retencije, kao i identifikovanja deskriptora koji najbolje opisuju retenciono ponašanje. Ukoliko se kao ispitivani faktori uključe i hromatografski parametri, QSRR metodologija se može primeniti za optimizaciju hromatografske metode, kao i sticanje uvida u molekulske mehanizme razdvajanja u ispitivanom hromatografskom sistemu između analita i stacionarne faze. QSPR u kojima je odgovor koji se prati intenzitet signala u masenom spektrometru je relativno nov koncept osmišljen u cilju predviđanja odgovora, optimizacije uslova u cilju povećanja osetljivosti metode, identifikacije deskriptora koji najbolje opisuju proces jonizacije u masenom spektrometru, kao i sticanje uvida u mehanizme formiranja jona pri ispitivanim hromatografskim uslovima. Hemometrija je matematičko-statistička disciplina koja omogućava dizajn i selekciju optimalnih procedura merenja i eksperimenata, i dobijanje što više relevantnih informacija iz hemijskih podataka...sr
dc.description.abstractQuantitative Structure – Property Relationships (QSPR) is a mathematical modeling which enables prediction of physical, chemical or biological properties of the groups of analytes based on their molecular descriptors. Molecular descriptor is a number that can be the result of logical and mathematical procedure that transforms chemical information carried by the symbolic representation of molecules in a usable number (theoretical descriptor), or the result of a standardized experiment (experimental descriptor). QSRR are mathematically derived relationships between chromatographic response determined for a representative series of analytes in given chromatographic system and the molecular descriptors. They can be used to predict retention, as well as to identify descriptors that best describe the retention behavior. If chromatographic parameters are also included as inputs, QSRR methodology can be applied to optimize chromatographic methods, as well as gain insight into the molecular mechanisms of separation in the investigated chromatographic system between the analytes and the stationary phase. QSPR in which mass spectrometric signal intensity is the observed response is a relatively new concept designed to predict response, optimize the conditions in order to increase the sensitivity of the method, identify the descriptors that best describe the process of ionization in a mass spectrometer, as well as gain insight into the mechanisms of formation of ions under the tested chromatographic conditions. Chemometrics is a mathematical – statistical discipline that enables design and selection of optimal measurement procedure and experiments, and obtaining as much relevant information from chemical data...en
dc.formatapplication/pdf
dc.languagesr
dc.publisherУниверзитет у Београду, Фармацеутски факултетsr
dc.relationinfo:eu-repo/grantAgreement/MESTD/Basic Research (BR or ON)/172033/RS//
dc.rightsopenAccessen
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.sourceУниверзитет у Београдуsr
dc.subjectQSRRsr
dc.subjectQSRRen
dc.subjectQSPRen
dc.subjectartificial neural networksen
dc.subjectazolesen
dc.subjectHPLCen
dc.subjectstability-indicating methoden
dc.subjectmolecula decriptorsen
dc.subjectgradient elutionen
dc.subjectsartansen
dc.subjectmass spectrometryen
dc.subjectQSPRsr
dc.subjectveštačke neuronske mrežesr
dc.subjectazolisr
dc.subjectHPLCsr
dc.subjectstability-indicating metodasr
dc.subjectmolekulski deskriptorisr
dc.subjectgradijentno eluiranjesr
dc.subjectsartanisr
dc.subjectmasena spektrometrijasr
dc.titlePrimena veštačkih neuronskih mreža u građenju modela za predviđanje retencionog ponašanja i intenziteta odgovora masenog spektrometra u analizi odabranih azola i sartana metodom tečne hromatografije pod visokim pritiskomsr
dc.title.alternativeApplication of artificial neural networks in building models to predict retention behaviour and intensity of mass spectrometric response in the analysis of the selected azoles and sartans by high performance liquid chromatographyen
dc.typedoctoralThesisen
dc.rights.licenseBY-NC-ND
dcterms.abstractЗечевић, Мира; Протић, Aна; Оташевић, Биљана; Радишић, Марина; Голубовић, Јелена Б.; Примена вештачких неуронских мрежа у грађењу модела за предвиђање ретенционог понашања и интензитета одговора масеног спектрометра у анализи одабраних азола и сартана методом течне хроматографије под високим притиском; Примена вештачких неуронских мрежа у грађењу модела за предвиђање ретенционог понашања и интензитета одговора масеног спектрометра у анализи одабраних азола и сартана методом течне хроматографије под високим притиском;
dc.identifier.fulltexthttps://nardus.mpn.gov.rs/bitstream/id/24537/Disertacija.pdf
dc.identifier.fulltexthttp://nardus.mpn.gov.rs/bitstream/id/24538/IzvestajKomisije.pdf
dc.identifier.fulltexthttps://nardus.mpn.gov.rs/bitstream/id/24538/IzvestajKomisije.pdf
dc.identifier.fulltexthttp://nardus.mpn.gov.rs/bitstream/id/24537/Disertacija.pdf
dc.identifier.rcubhttps://hdl.handle.net/21.15107/rcub_nardus_6946


Документи за докторску дисертацију

Thumbnail
Thumbnail

Ова дисертација се појављује у следећим колекцијама

Приказ основних података о дисертацији