{"id":{"repo_id":"catania","oai_identifier":"oai:www.iris.unict.it:20.500.11769/582690"},"canonical_url":"https://search.dev.ndltd.org/etd/catania/oai:www.iris.unict.it:20.500.11769/582690","repository":{"repo_id":"catania","name":"Università degli Studi di Catania","base_url":"https://www.iris.unict.it/oai/request"},"display":{"title":"Multivariate design of sustainable and efficient ionic liquids","abstract":"I liquidi ionici (ILs) attirano grande attenzione grazie alla loro versatilità applicativa in differenti ambiti. Anche se spesso definiti come solventi \"verdi\", non possono essere considerati sempre privi di effetti per l'ambiente, soprattutto a causa della loro elevata miscibilità in acqua oltre che per la loro alta stabilità chimica e termica. Sostenibilità ed efficienza sono entrambi requisiti fondamentali da valutare nelle numerose possibili applicazioni industriali in relazione anche al regolamento europeo REACH. Affidabili test di tossicità sono spesso riportati per una specifica classe di composti e riguardano specifici target. In un tale contesto, una analisi multivariata preliminare ha permesso di compattare i dati di tossicità in 104 scores [1] rappresentativi dei più comuni target acquatici. Le possibili combinazioni di cationi e anioni possono dar vita a più di un milione di ILs, che coprono un enorme spazio sperimentale il cui studio richiederebbe un elevatissimo numero di esperimenti. Si rende quindi necessaria una selezione razionale degli esperimenti più informativi. Lo sviluppo di modelli quantitativi di correlazione struttura-proprietà (QSPR) implica la conoscenza di descrittori strutturali che, nel caso dei liquidi ionici, sono spesso difficilmente reperibili in letteratura. Per superare tale difficoltà sono stati ricavati in silico descrittori chimico-fisici [2] ricorrendo a VolSurf+ per sviluppare modelli QSPR atti a predire la tossicità acquatica [2] e la polarità [3] degli ILs. I sopracitati descrittori sono stati anche compattati in poche \"Proprietà Principali\" (PPs) [4] adatte per il design sperimentale multivariato. Le PPs possono essere usate in semplici equazioni multiparametriche per predire sia proprietà tossicologiche [4,5] che proprietà chimico-fisiche [6,7] degli ILs e consentire una selezione \"intelligente\" di ulteriori esperimenti così da espandere lo spazio sperimentale finora esplorato. Bibliografia [1] Paternò, A.; D Anna, F.; Musumarra, G.; Noto, R.; Scirè, S., RSC Adv., 2014, 4, 23985. [2] Paternò, A.; Bocci, G.; Goracci, L.; Musumarra, G.; Scirè, S., SAR QSAR Environ. Res., 2016, 27, 1. [3] Paternò, A; D Anna, F.; Fortuna, C. G.; Musumarra, G., Tetrahedron, 2016, 72, 3282. [4] Paternò, A.; Bocci, G.; Cruciani, G.; Fortuna, C. 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Affidabili test di tossicità sono spesso riportati per una specifica classe di composti e riguardano specifici target. In un tale contesto, una analisi multivariata preliminare ha permesso di compattare i dati di tossicità in 104 scores [1] rappresentativi dei più comuni target acquatici. Le possibili combinazioni di cationi e anioni possono dar vita a più di un milione di ILs, che coprono un enorme spazio sperimentale il cui studio richiederebbe un elevatissimo numero di esperimenti. Si rende quindi necessaria una selezione razionale degli esperimenti più informativi. Lo sviluppo di modelli quantitativi di correlazione struttura-proprietà (QSPR) implica la conoscenza di descrittori strutturali che, nel caso dei liquidi ionici, sono spesso difficilmente reperibili in letteratura. Per superare tale difficoltà sono stati ricavati in silico descrittori chimico-fisici [2] ricorrendo a VolSurf+ per sviluppare modelli QSPR atti a predire la tossicità acquatica [2] e la polarità [3] degli ILs. I sopracitati descrittori sono stati anche compattati in poche "Proprietà Principali" (PPs) [4] adatte per il design sperimentale multivariato. Le PPs possono essere usate in semplici equazioni multiparametriche per predire sia proprietà tossicologiche [4,5] che proprietà chimico-fisiche [6,7] degli ILs e consentire una selezione "intelligente" di ulteriori esperimenti così da espandere lo spazio sperimentale finora esplorato. Bibliografia [1] Paternò, A.; D Anna, F.; Musumarra, G.; Noto, R.; Scirè, S., RSC Adv., 2014, 4, 23985. [2] Paternò, A.; Bocci, G.; Goracci, L.; Musumarra, G.; Scirè, S., SAR QSAR Environ. Res., 2016, 27, 1. [3] Paternò, A; D Anna, F.; Fortuna, C. G.; Musumarra, G., Tetrahedron, 2016, 72, 3282. [4] Paternò, A.; Bocci, G.; Cruciani, G.; Fortuna, C. 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Lo sviluppo di modelli quantitativi di correlazione struttura-proprietà (QSPR) implica la conoscenza di descrittori strutturali che, nel caso dei liquidi ionici, sono spesso difficilmente reperibili in letteratura. Per superare tale difficoltà sono stati ricavati in silico descrittori chimico-fisici [2] ricorrendo a VolSurf+ per sviluppare modelli QSPR atti a predire la tossicità acquatica [2] e la polarità [3] degli ILs. I sopracitati descrittori sono stati anche compattati in poche \"Proprietà Principali\" (PPs) [4] adatte per il design sperimentale multivariato. Le PPs possono essere usate in semplici equazioni multiparametriche per predire sia proprietà tossicologiche [4,5] che proprietà chimico-fisiche [6,7] degli ILs e consentire una selezione \"intelligente\" di ulteriori esperimenti così da espandere lo spazio sperimentale finora esplorato. Bibliografia [1] Paternò, A.; D Anna, F.; Musumarra, G.; Noto, R.; Scirè, S., RSC Adv., 2014, 4, 23985. [2] Paternò, A.; Bocci, G.; Goracci, L.; Musumarra, G.; Scirè, S., SAR QSAR Environ. Res., 2016, 27, 1. [3] Paternò, A; D Anna, F.; Fortuna, C. G.; Musumarra, G., Tetrahedron, 2016, 72, 3282. [4] Paternò, A.; Bocci, G.; Cruciani, G.; Fortuna, C. G.; Goracci, L.; Musumarra, G.; Scirè, S., SAR QSAR Environ. Res., 2016, 27, 221. [5] Paternò, A.; Scirè, S.; Musumarra, G., Toxicol. Res., 2016, 5, 1090. [6] Paternò, A.; Fiorenza, R.; Marullo, S.; Musumarra, G.; Scirè, S., RSC Adv., 2016, 6, 36085. [7] Paternò, A.; Goracci, L.; Scirè, S.; Musumarra, G., ChemistryOpen, 2017, doi: 10.1002/open.201600119.","Ionic Liquids (ILs) attracted extraordinary attention due to their versatility in different applications. Their low vapour pressure reduces the air pollution as compared to common volatile organic solvents, but this property is not sufficient to define them as green solvents. In fact, release of ILs from industrial processes into wastewaters may lead to pollute aquatic environments due to their high solubility and stability. Sustainability and efficiency of ILs are both fundamental requirements for their industrial applications which boost the knowledge of ILs toxicological and environmental properties to comply with the European Union regulation (REACH). Unfortunately toxicity and sustainability are wide terms being determined on different possible targets. Furthermore, reliable toxicity tests when available in the literature, are reported for a specific class of compounds. In this context a multivariate insight allowed to compact available toxicity data into 104 toxicity scores [1] representative of the most common aquatic living targets. The number of ILs resulting from the combination of cations and anions is estimated to be over a million, hence the ILs experimental space is so huge that it cannot be fully explored and requires a rational selection of highly informative experiments. The development of Quantitative Structure-Property Relationships (QSPRs) models implies the knowledge of structural descriptors for ILs. Unfortunately, experimentally determined physico-chemical properties in the case of ILs are very few, derived by different laboratories and scattered in the literature. To overcome this difficulty, we derived in silico cation and anion physico-chemical descriptors [2] by using the VolSurf+ approach. Such descriptors were tested in two QSPR models on ILs aquatic toxicity [2] and polarity [3], achieving good correlations and satisfactory predictions. Handling such a high number of descriptors may be difficult, especially for big ILs data sets. Consequently the descriptors were also compacted into few Principal Properties (PPs) [4] highly informative and suitable for multivariate experimental design. PPs can be used as descriptors in QSPR correlations to model both ILs biological activities [4,5] and physico-chemical properties [6,7] achieving reliable predictions and allowing an intelligent selection of further measurements in order to expand the explored experimental space. The work presented here moves a step forward for conjugating efficiency and sustainability of ILs, presently a major issue of the scientific community. References: [1] Paternò, A.; D Anna, F.; Musumarra, G.; Noto, R.; Scirè, S., RSC Adv., 2014, 4, 23985. [2] Paternò, A.; Bocci, G.; Goracci, L.; Musumarra, G.; Scirè, S., SAR QSAR Environ. Res., 2016, 27, 1. [3] Paternò, A; D Anna, F.; Fortuna, C. G.; Musumarra, G., Tetrahedron, 2016, 72, 3282. [4] Paternò, A.; Bocci, G.; Cruciani, G.; Fortuna, C. 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Lo sviluppo di modelli quantitativi di correlazione struttura-proprietà (QSPR) implica la conoscenza di descrittori strutturali che, nel caso dei liquidi ionici, sono spesso difficilmente reperibili in letteratura. Per superare tale difficoltà sono stati ricavati in silico descrittori chimico-fisici [2] ricorrendo a VolSurf+ per sviluppare modelli QSPR atti a predire la tossicità acquatica [2] e la polarità [3] degli ILs. I sopracitati descrittori sono stati anche compattati in poche \"Proprietà Principali\" (PPs) [4] adatte per il design sperimentale multivariato. Le PPs possono essere usate in semplici equazioni multiparametriche per predire sia proprietà tossicologiche [4,5] che proprietà chimico-fisiche [6,7] degli ILs e consentire una selezione \"intelligente\" di ulteriori esperimenti così da espandere lo spazio sperimentale finora esplorato. Bibliografia [1] Paternò, A.; D Anna, F.; Musumarra, G.; Noto, R.; Scirè, S., RSC Adv., 2014, 4, 23985. [2] Paternò, A.; Bocci, G.; Goracci, L.; Musumarra, G.; Scirè, S., SAR QSAR Environ. Res., 2016, 27, 1. [3] Paternò, A; D Anna, F.; Fortuna, C. G.; Musumarra, G., Tetrahedron, 2016, 72, 3282. [4] Paternò, A.; Bocci, G.; Cruciani, G.; Fortuna, C. G.; Goracci, L.; Musumarra, G.; Scirè, S., SAR QSAR Environ. Res., 2016, 27, 221. [5] Paternò, A.; Scirè, S.; Musumarra, G., Toxicol. Res., 2016, 5, 1090. [6] Paternò, A.; Fiorenza, R.; Marullo, S.; Musumarra, G.; Scirè, S., RSC Adv., 2016, 6, 36085. [7] Paternò, A.; Goracci, L.; Scirè, S.; Musumarra, G., ChemistryOpen, 2017, doi: 10.1002/open.201600119.","Ionic Liquids (ILs) attracted extraordinary attention due to their versatility in different applications. Their low vapour pressure reduces the air pollution as compared to common volatile organic solvents, but this property is not sufficient to define them as green solvents. In fact, release of ILs from industrial processes into wastewaters may lead to pollute aquatic environments due to their high solubility and stability. Sustainability and efficiency of ILs are both fundamental requirements for their industrial applications which boost the knowledge of ILs toxicological and environmental properties to comply with the European Union regulation (REACH). Unfortunately toxicity and sustainability are wide terms being determined on different possible targets. Furthermore, reliable toxicity tests when available in the literature, are reported for a specific class of compounds. In this context a multivariate insight allowed to compact available toxicity data into 104 toxicity scores [1] representative of the most common aquatic living targets. The number of ILs resulting from the combination of cations and anions is estimated to be over a million, hence the ILs experimental space is so huge that it cannot be fully explored and requires a rational selection of highly informative experiments. The development of Quantitative Structure-Property Relationships (QSPRs) models implies the knowledge of structural descriptors for ILs. Unfortunately, experimentally determined physico-chemical properties in the case of ILs are very few, derived by different laboratories and scattered in the literature. To overcome this difficulty, we derived in silico cation and anion physico-chemical descriptors [2] by using the VolSurf+ approach. Such descriptors were tested in two QSPR models on ILs aquatic toxicity [2] and polarity [3], achieving good correlations and satisfactory predictions. Handling such a high number of descriptors may be difficult, especially for big ILs data sets. Consequently the descriptors were also compacted into few Principal Properties (PPs) [4] highly informative and suitable for multivariate experimental design. PPs can be used as descriptors in QSPR correlations to model both ILs biological activities [4,5] and physico-chemical properties [6,7] achieving reliable predictions and allowing an intelligent selection of further measurements in order to expand the explored experimental space. The work presented here moves a step forward for conjugating efficiency and sustainability of ILs, presently a major issue of the scientific community. References: [1] Paternò, A.; D Anna, F.; Musumarra, G.; Noto, R.; Scirè, S., RSC Adv., 2014, 4, 23985. [2] Paternò, A.; Bocci, G.; Goracci, L.; Musumarra, G.; Scirè, S., SAR QSAR Environ. Res., 2016, 27, 1. [3] Paternò, A; D Anna, F.; Fortuna, C. G.; Musumarra, G., Tetrahedron, 2016, 72, 3282. [4] Paternò, A.; Bocci, G.; Cruciani, G.; Fortuna, C. 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