Dataset Handle: 20.500.14123/237

In silico clustering of ionic liquids per cation, 2022, V1

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Date of availability in catalog2024-04-23
Available from / since 2024-04-23

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English

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Supplement to DOI: 10.1039/D3GC02392C
Amsel, A. K., Olsson, O., & Kümmerer, K. (2023). Identification of structure-biodegradability relationships for ionic liquids - clustering of a dataset based on structural similarity. Green Chemistry , 25(22), 9226-9250.

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Abstract

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.

Resource type

Dataset

Kinds of Data

Models / Modellings

Methods

Modeling

Thematic classification

Green Chemistry

Keywords

Biologische Abbaubarkeit; Nachhaltige Chemie; Ionische Flüssigkeiten; Grüne Chemie; Clusteranalyse; Biodegradability; Sustainable Chemistry; Ionic Liquids; Green Chemistry; Cluster Analysis

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Time Period of the Creation of the Dataset

2019 - 2022

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