Universitas Padjadjaran

Modele de casi

Oleh: admin kesos
February 17, 2019

Casi est opverdovende Door de Dienst publiek en communicatie (DPC) van het Ministerie van Algemene Zaken, dans samenwerking met het lectoraat crossmediale communicatie in het Publieke Domein (publab) en de Amsterdam School of Communication Research/Ascor, Universiteit van Amsterdam. Wil je een CASI-Traject starten en heb je Advies nodig? Contact neem op met: campagnemanagement@minaz.nl met behulp van communicatie kan je het gedrag van mensen beïnvloeden. Je t`en suis. De Nieuwe CASI (communicatie activatie strategie instrument) helpt je bij de gedragsanalyse en OM onderbouwde keuzes te maken. Zo kan je vanuit een beleidsopgave een kansrijke communicatiestrategie ontwikkelen. L`ACIS offrira de riches opportunités et diverses possibilités aux parties prenantes de s`engager dans des débats ciblés sur l`innovation durable – sur le rôle de l`innovation pour la durabilité, sur le renforcement de la compréhension de la durabilité dans le contexte de l`innovation, comme ainsi que sur l`évolution des politiques qui garantiront des possibilités d`innovation continue dans le contexte de la durabilité. L`identification des composés est largement reconnue comme un goulet d`étranglement majeur pour les approches métabolomiques modernes et la caractérisation non ciblée à haut débit de matrices complexes. Pour relever ce défi, une plate-forme automatisée intitulée identification de la structure assistée par ordinateur (CASI) a été conçue et développée afin d`accélérer et de normaliser l`identification des structures composées. Dans la première étape du processus, CASI recherche automatiquement les bibliothèques spectrales de masse pour les correspondances à l`aide d`un algorithme de recherche de MS NIST, qui propose des candidats structurels pour les spectres expérimentaux de la chromatographie en phase gazeuse bidimensionnelle avec la masse de temps de vol spectrométrie (GC × GC-TOF-MS), chacune avec un facteur de correspondance associé. Ensuite, les modèles de relations quantitatives structure-propriété (QSPR) mis en œuvre dans l`ACIS prévoient trois paramètres spécifiques pour améliorer la confiance pour l`identification correcte des composés, qui étaient l`indice Kovats (KI) pour la séparation de la première dimension (1D), temps de rétention relatif pour la deuxième séparation de dimension (2DrelRT) et le point d`ébullition (BP).

Afin de réduire l`impact de la variabilité chromatographique sur le temps de rétention de la deuxième dimension, un concept fondé sur des points de référence hypothétiques à partir de régressions linéaires d`un système de référence de n-alcanes deuturés a été introduit, offrant une mesure relative du temps de rétention. Les valeurs prévues pour le KI et le 2DrelRT ont été calculées et appariées avec des valeurs dérivées expérimentalement. Les points d`ébullition tirés des séparations 1D ont été appariés avec les points d`ébullition prévus, calculés à partir des structures chimiques des candidats. Dans un dernier temps, l`ACIS combine les facteurs de match de recherche du NIST (NIST MF) avec jusqu`à trois Correspondances de paramètres prédites des modèles QSPR pour générer un score CASI combiné représentant la mesure de confiance pour l`identification. Les valeurs seuils ont été appliquées aux scores des CASI attribués aux structures proposées, ce qui a amélioré la précision de la classification des vrais/faux positifs et des négatifs vrais/faux.

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