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 (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	× Superordinate Data Collection Close Daten PhD Ann-Kathrin Amsel (INSC, 2019-2024)
Related Resources	× Relations of the dataset Close Relations of the dataset