Résumé

Résumé
En chromatographie, les analystes sont confrontés à des séparations difficiles et longues
surtout quand le mélange à analyser est complexe. La prédiction des propriétés de rétention
peut s’avérer extrêmement profitable, dans la mesure où il est inutile de passer par l’étape
expérimentale parfois très délicate et souvent coûteuse.
Dans cette étude, nous avons utilisé les propriétés structurales pour l’établissement d’un
modèle QSPR capable de prédire les temps de rétentions d’un groupe de molécules
La structure moléculaire est décrite par 7 paramètres, la polarisabilité, le volume molaire, la
réfractivité molaire, le coefficient de partition (logP) et le potentiel d’ionisation.
Des méthodes statistiques ont été utilisées pour le développement des modèles , ces modèles
ont été établis sur 28 composés de référence et validés sur 13 composés test.
Les modèles établis en utilisant la régression linéaire multiples se sont avérés non
significatifs, alors que le modèle développé en utilisant la procédure pas à pas est significatif
d’un point de vue statistique mais pas assez prédictif.
Mots clés : chromatographie liquide haute performance, prédiction, régression linéaire
multiple, régression pas à pas, temps de rétention,

Information

Item Type:	Master
Divisions:
ePrint ID:	1576
Date Deposited:	2018-11-29
Further Information:	Google Scholar
URI:	https://www.univ-soukahras.dz/fr/publication/article/1576

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