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https://hdl.handle.net/20.500.14123/237
Original Title | In silico clustering of ionic liquids per cation, 2022, V1 |
Handle | 20.500.14123/237 |
Kinds of Data | Models / Modellings |
Resource Type | Dataset |
Creator | Amsel, Ann-Kathrin 0000-0003-1097-4063 (Institut für Nachhaltige Chemie (INSC), Leuphana Universität Lüneburg 02w2y2t16) Kümmerer, Klaus 0000-0003-2027-6488 118066382 (Institut für Nachhaltige Chemie (INSC), Leuphana Universität Lüneburg 02w2y2t16) Olsson, Oliver 0000-0003-0082-1442 (Institut für Nachhaltige Chemie (INSC), Leuphana Universität Lüneburg 02w2y2t16) |
Description of the Dataset | Die ionischen Flüssigkeiten (ILs) der Kationen Imidazolium ILs, QACs, Pyridinium, Cholinium ILs, Phosphonium und Pyrrolidinium, zu denen experimentellen Daten zur leichten biologischen Abbaubarkeit vorlagen, wurden entsprechend der strukturellen Ähnlichkeit nach dem Tanimoto Koeffizienten unter Verwendung des Softwarepakets Canvas von Schrödinger (Version 4.3.013) in Cluster geteilt. Die Strukturen der ionischen Flüssigkeiten (ILs) wurden über Molecular ACCess System (MACCS) Strukturschlüssel in Canvas dargestellt. Eine hierarchische Clusteranalyse wurde durchgeführt. Die Ward-Methode für die Bildung von Clustern und das Kelley Kriterium für die optimale Anzahl an Clustern wurden verwendet. Anschließend wurden die Bioabbauwerte den ionischen Flüssigkeiten (ILs) zugeordnet und klassifiziert (rot: 0–19%, orange: 20–59%, grün: ≥60% Bioabbaubarkeit), um zu visualisieren, wie viele ionische Flüssigkeiten (ILs) welcher Klasse in einem Cluster zugeordnet wurden. |
Methods | Modeling |
Keywords | Biologische Abbaubarkeit; Nachhaltige Chemie; Ionische Flüssigkeiten; Grüne Chemie; Clusteranalyse; Biodegradability; Sustainable Chemistry; Ionic Liquids; Green Chemistry; Cluster Analysis |
Thematic Classification | Green Chemistry |
Published by | Medien- und Informationszentrum, Leuphana Universität Lüneburg |
Superordinate Data Collection | |
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