已经开发了一种基于模式的识别方法,用于快速确定手性邻位二醇(特别是苏式二醇)的身份、浓度和对映体过量。使用三种手性
硼酸受体和三种 pH 指示剂生成了多样化的对映选择性传感器阵列。传感器阵列产生的光学响应通过两种模式识别算法进行分析:主成分分析和人工神经网络。主成分分析表明分析物具有良好的
化学选择性和对映选择性分离,人工神经网络用于准确测定五个未知样品的浓度和对映体过量,浓度的平均绝对误差为 +/-0.08 mM,对映体的平均绝对误差为 3.6%过量的。通过使用 96 孔板格式提高了分析速度,预示着在不对称催化剂发现的高通量筛选中的应用。X 射线晶体学和 (11)B NMR 光谱用于研究
硼酸主体 2 的对映选择性。