HAVEL, Josef a Marta FARKOVÁ. CAPILLARY ELECTROPHORESIS CHIRAL SEPARATION MODELLING WITH THE USE OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS. In CHIRANAL 2002. 1. vyd. Olomouc: ALGA PRESS, 2002, s. 65. ISBN 80-86238-24-5.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název CAPILLARY ELECTROPHORESIS CHIRAL SEPARATION MODELLING WITH THE USE OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS
Autoři HAVEL, Josef (203 Česká republika) a Marta FARKOVÁ (203 Česká republika, garant).
Vydání 1. vyd. Olomouc, CHIRANAL 2002, s. 65-65, 2002.
Nakladatel ALGA PRESS
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 10406 Analytical chemistry
Stát vydavatele Česká republika
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Kód RIV RIV/00216224:14310/02:00007205
Organizační jednotka Přírodovědecká fakulta
ISBN 80-86238-24-5
Klíčová slova anglicky artificial neural networks; capillary electrophoresis; chiral separation
Štítky artificial neural networks, Capillary electrophoresis, chiral separation
Změnil Změnila: RNDr. Marta Farková, CSc., učo 546. Změněno: 13. 5. 2003 09:26.
Anotace
Recent development and future trends of enantioseparations in capillary electrophoresis have been reviewed by Chankvetadze et al. On the base of exact physicochemical description using e.g. CELET program the stability constants of either chiral or non-chiral inclusion complexes can be calculated. As for review we refer to Vespalec et al. Recently, we have shown that "soft" modelling of achiral CE separation processes is possible using a combination of artificial neural networks (ANN) and experimental design. Possibility of enantiomers quantification from unresolved peaks was also demonstrated. In this work we are examining possibility of chiral separation "soft" modelling with ANN. It was found that, using suitable ANN architecture, the description of chiral separation is possible with sufficient accuracy. The advantage is that it is not necessary to know or determine chiral selector - enantiomers stability constants and/or the separation mechanism. Using combination of suitable experimental design and ANN architecture, the prediction of optimal conditions for the separation of enantiomers is possible.
Návaznosti
GA203/02/1103, projekt VaVNázev: Umělé neuronové sítě a plánování pokusů v analytické chemii, zejména v separačních metodách
Investor: Grantová agentura ČR, Umělé neuronové sítě a plánování pokusů v analytické chemii, zejména v separačních metodách
VytisknoutZobrazeno: 31. 8. 2024 02:51