Ðа пÑÐ°Ð²Ð°Ñ ÑÑкопиÑи
Ðа пÑÐ°Ð²Ð°Ñ ÑÑкопиÑи
Ðа пÑÐ°Ð²Ð°Ñ ÑÑкопиÑи
Create successful ePaper yourself
Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.
1<br />
O<br />
O<br />
OH<br />
C<br />
C<br />
a<br />
O<br />
C<br />
H 2 O<br />
H +<br />
C<br />
C<br />
a<br />
OH<br />
C<br />
2<br />
O<br />
H 2 O<br />
O<br />
3<br />
C<br />
O<br />
C<br />
d<br />
O<br />
H +<br />
C<br />
OH<br />
HO<br />
C<br />
d<br />
O<br />
C<br />
O<br />
O<br />
d<br />
C<br />
H 2 O<br />
H +<br />
O<br />
OH<br />
HO<br />
C<br />
d<br />
Рис. 42. Наиболее важные фрагменты для прогнозирования констант скоростей<br />
гидролиза сложных эфиров<br />
Таким образом, данный пример иллюстрирует возможность применения<br />
фрагментных дескрипторов с «выделенными» атомами для количественного<br />
прогнозирования кинетических констант органических реакций, а также для автоматизированного<br />
извлечения из огромной массы экспериментальных данных<br />
основных факторов, влияющих на протекание органических реакций. Можно<br />
надеяться, что в будущем подобного рода анализ займет достойное место в широком<br />
арсенале средств теоретической органической химии.<br />
5.4. Псевдофрагментные подходы. FRAGPROP. Прогнозирование физических<br />
свойств полимеров<br />
Одним из недостатков фрагментных дескрипторов, является проблема<br />
редких фрагментов, которые могут отсутствовать в обучающей выборке, но<br />
присутствовать в соединениях, для которых осуществляется прогноз. Поскольку<br />
величины вкладов редких фрагментов не могут быть определены по обучающей<br />
выборке, то можно ожидать значительных ошибок прогнозирования<br />
для соединений, содержащих такие фрагменты. Мы предлагаем решать эту<br />
проблему путем введения дополнительных дескрипторов, значения которых в<br />
191