У фізичних науках коефіцієнт розподілу (P) або (D) — це відношення концентрацій сполуки в суміші двох розчинників, що не змішуються, у рівновазі . Таким чином, це співвідношення є порівнянням розчинності розчиненої речовини в цих двох рідинах. Коефіцієнт розподілу зазвичай відноситься до коефіцієнта концентрації неіонізованих видів сполуки, тоді як коефіцієнт розподілу відноситься до коефіцієнта концентрації всіх видів сполуки (іонізованих плюс неіонізованих).[1]

У хімічних і фармацевтичних науках обидві фази зазвичай є розчинниками .[2] Найчастіше один із розчинників це вода, а другий — гідрофобний, наприклад 1-октанол .[3] Отже, коефіцієнт розподілу вимірює, наскільки гідрофільна («водолюбна») або гідрофобна («водобоязлива») хімічна речовина. Коефіцієнти розподілу корисні для оцінки розподілу ліків в організмі. Гідрофобні препарати з високими коефіцієнтами розподілу октанол-вода в основному розподіляються в гідрофобних областях, таких як ліпідні бішари клітин. І навпаки, гідрофільні препарати (низький коефіцієнт розподілу октанол/вода) виявляються переважно у водних областях, таких як сироватка крові .[4]

Якщо один із розчинників є газом, а інший — рідиною, можна визначити коефіцієнт розподілу газ/рідина. Наприклад, коефіцієнт розподілу кров/газ загального анестетика вимірює, наскільки легко анестетик переходить з газу в кров.[5] Коефіцієнти розподілу також можуть бути визначені, коли одна з фаз є твердою, наприклад, коли одна фаза є розплавленим металом, а друга є твердим металом,[6] або коли обидві фази є твердими речовинами.[7] У результаті поділу речовини на тверде утворюється твердий розчин .

Коефіцієнти розподілу можна виміряти експериментально різними способами (за допомогою струшування, ВЕРХ тощо) або оцінити за допомогою розрахунків на основі різноманітних методів (на основі фрагментів, атомів тощо).).

Якщо речовина присутня як кілька хімічних видів у системі розподілу внаслідок асоціації або дисоціації, кожному виду призначається власне значення K ow . Відповідне значення D не розрізняє різні види, а лише вказує на співвідношення концентрацій речовини між двома фазами. 

Визначення ред.

Незважаючи на офіційну рекомендацію протилежного, термін коефіцієнт розподілу залишається переважно вживаним терміном у науковій літературі.[8] 

На відміну від цього, IUPAC рекомендує більше не використовувати термін у заголовку, а замінити його більш конкретними термінами.[9] Наприклад, константа розділу, визначена як

(KD)A = [A]org [A]aq,

 

 

 

 

(1)

де K D — константа рівноваги процесу, [A] являє собою концентрацію досліджуваної розчиненої речовини A, а «org» і «aq» відносяться до органічної та водної фаз відповідно. IUPAC також рекомендує «коефіцієнт розподілу» для випадків, коли можна визначити коефіцієнти перенесення, і «коефіцієнт розподілу» для співвідношення загальних аналітичних концентрацій розчиненої речовини між фазами, незалежно від хімічної форми.[9]

Коефіцієнт розподілу та log P ред.

 
Рівновага розчиненої речовини, розподіленої між гідрофобною фазою та гідрофільною фазою, встановлюється в спеціальному скляному посуді, як-от ця ділильна воронка, що дозволяє струшувати та відбирати проби, з яких визначають log P. Тут зелена речовина має більшу розчинність у нижньому шарі, ніж у верхньому.

Коефіцієнт розподілу, скорочено P, визначається як конкретне відношення концентрацій розчиненої речовини між двома розчинниками (двофаза рідких фаз), особливо для неіонізованих розчинених речовин, і, таким чином, логарифм відношення становить log P.[10] :275ffКоли один із розчинників є водою, а інший — неполярним розчинником, тоді значення log P є мірою ліпофільності або гідрофобності .[10] :275ff[11] :6Визначений прецедент полягає в тому, щоб типи ліпофільної та гідрофільної фази завжди були в чисельнику та знаменнику відповідно; наприклад, у двофазній системі n — октанол (надалі просто «октанол») і вода:

 

У першому наближенні в неполярній фазі в таких експериментах зазвичай переважає неіонізована форма розчиненої речовини, яка є електрично нейтральною, хоча це може бути не вірним для водної фази. Для вимірювання коефіцієнта розподілу іонізованих розчинених речовин рН водної фази коригують таким чином, щоб переважаюча форма сполуки в розчині була неіонізованою, або її вимірювання при іншому рН, що цікавить, вимагає врахування всіх видів, неіонізованих. та іонізовані (див. далі).

Відповідний коефіцієнт розподілу для іонізованих сполук, скорочено log P I, виводиться для випадків, коли є домінантні іонізовані форми молекули, так що необхідно враховувати розподіл усіх форм, іонізованих і неіонізованих, між двома фазами (також як взаємодія двох рівноваг, розподілу та іонізації).[11][12] M використовується для позначення кількості іонізованих форм; для I -ї форми (I = 1, 2, ..., M) логарифм відповідного коефіцієнта розподілу,  , визначається так само, як і для неіонізованої форми. Наприклад, для розділу октанол-вода це так

 

Щоб відрізнити це від стандартного, неіонізованого, коефіцієнта розподілу, неіонізованому часто призначається символ log P 0, так що індексований   вираз для іонізованих розчинених речовин стає просто розширенням цього в діапазон значень I > 0

Коефіцієнт розподілу і log D ред.

Коефіцієнт розподілу log D являє собою відношення суми концентрацій усіх форм сполуки (іонізованої плюс неіонізованої) у кожній із двох фаз, одна, по суті, завжди водна; як такий, він залежить від рН водної фази, а log D = log P для неіонізованих сполук при будь-якому рН.[13][14] Для вимірювання коефіцієнтів розподілу рН водної фази забуферують до певного значення, щоб рН не порушувався істотно введенням сполуки. Потім значення кожного log D визначається як логарифм відношення — суми експериментально виміряних концентрацій різних форм розчиненої речовини в одному розчиннику до суми таких концентрацій її форм в іншому розчиннику; це можна виразити як[10]

 

У наведеній вище формулі верхні індекси «іонізовані» вказують на суму концентрацій усіх іонізованих речовин у відповідних фазах. Крім того, оскільки log D залежить від pH, необхідно вказати pH, при якому було виміряно log D. У таких областях, як відкриття ліків — області, що включають явища розподілу в біологічних системах, таких як людське тіло — log D при фізіологічному рН = 7,4 представляє особливий інтерес. 

Часто зручно виразити log D у термінах P I, визначених вище (що включає P 0 як стан I = 0), таким чином охоплюючи як неіонізовані, так і іонізовані види.[12] Наприклад, в октанол-воді:

 

який підсумовує окремі коефіцієнти розподілу (а не їх логарифми) і де   вказує рН-залежну мольну частку I -ї форми (розчиненої речовини) у водній фазі, а інші змінні визначаються, як раніше.[12] 

Приклад даних коефіцієнта розподілу ред.

Значення для системи октанол-вода в наступній таблиці взято з банку даних Дортмунда .[15]  Вони відсортовані за коефіцієнтом розподілу, від найменшого до найбільшого (ацетамід є гідрофільним і 2,2',4,4',5-пентахлорбіфеніл ліпофільний), і представлені з температурою, при якій вони були виміряні (що впливає на значення). 

Компонент logP OW T (°C)
Ацетамід[16] −1,16 25
Метанол[17] −0,81 19
Мурашина кислота[18] −0,41 25
Діетиловий ефір[17] 0,83 20
п-дихлорбензол[19] 3.37 25
гексаметилбензол[19] 4.61 25
2,2',4,4',5-Пентахлорбіфеніл[20] 6.41 Навколишнє

Значення інших сполук можна знайти в різноманітних доступних оглядах та монографіях.[2][21] [22][23] [24] Критичні обговорення проблем вимірювання log Р і пов'язане з ним обчислення його розрахункових значень (див. нижче) з'являються в кількох оглядах.[11][24]

Додатки ред.

Фармакологія ред.

Коефіцієнт розподілу лікарського засобу сильно впливає на те, наскільки легко ліки можуть досягти цільового призначення в організмі, наскільки сильний ефект вони матимуть, коли досягнуть мети, і як довго вони будуть залишатися в організмі в активній формі.[25] Отже, log P молекули є одним із критеріїв, які використовуються медичними хіміками під час доклінічного відкриття ліків, наприклад, при оцінці схожості на ліки кандидатів на ліки.[26] Аналогічно, він використовується для розрахунку ліпофільної ефективності при оцінці якості дослідницьких сполук, де ефективність сполуки визначається як її ефективність за допомогою виміряних значень pIC 50 або pEC 50 за вирахуванням її значення log P .[27]

 
Проникність лікарських засобів у капілярах мозку (вісь y) як функція коефіцієнта розподілу (вісь x)[28]

Фармакокінетика ред.

У контексті фармакокінетики (як організм поглинає, метаболізує та виводить ліки) коефіцієнт розподілу має сильний вплив на властивості ADME препарату. Отже, гідрофобність сполуки (виміряна її коефіцієнтом розподілу) є основним фактором, який визначає, наскільки вона схожа на ліки . Точніше, щоб лікарський засіб абсорбувався перорально, він зазвичай повинен спочатку пройти через ліпідні двошари в епітелії кишечника (процес, відомий як трансклітинний транспорт). Для ефективного транспортування препарат повинен бути достатньо гідрофобним, щоб розділятися на ліпідний бішар, але не настільки гідрофобним, щоб, опинившись у подвійному шарі, він не розділявся знову.[29][30] Аналогічно, гідрофобність відіграє важливу роль у визначенні того, де ліки розподіляються в організмі після всмоктування і, як наслідок, у тому, як швидко вони метаболізуються та виводяться.

Фармакодинаміка ред.

У контексті фармакодинаміки (як ліки впливають на організм), гідрофобний ефект є основною рушійною силою зв'язування ліків з їх рецепторами .[31][32] З іншого боку, гідрофобні препарати мають тенденцію бути більш токсичними, оскільки вони, як правило, зберігаються довше, мають ширший розподіл в організмі (наприклад, внутрішньоклітинні), є дещо менш селективними у зв'язуванні з білками і, нарешті, часто, значною мірою метаболізуються. У деяких випадках метаболіти можуть бути хімічно активними. Тому доцільно зробити препарат максимально гідрофільним, при цьому він все ще зберігає адекватну спорідненість зв'язування з терапевтичним білком-мішенню.[33] У випадках, коли лікарський засіб досягає своїх цільових місць за допомогою пасивних механізмів (тобто дифузії через мембрани), ідеальний коефіцієнт розподілу для препарату, як правило, є проміжним за значенням (ані занадто ліпофільним, ані надто гідрофільним); у випадках, коли молекули досягають своїх цілей інакше, таке узагальнення не застосовується. 

Екологія ред.

Гідрофобність сполуки може дати вченим вказівку на те, як легко сполука може бути поглинена ґрунтовими водами для забруднення водних шляхів, а також про її токсичність для тварин і водних організмів.[34] Коефіцієнт розподілу також можна використовувати для прогнозування рухливості радіонуклідів у підземних водах.[35] У галузі гідрогеології коефіцієнт розподілу октанол–вода K ow використовується для прогнозування та моделювання міграції розчинених гідрофобних органічних сполук у ґрунті та підземних водах.

Агрохімія ред.

Гідрофобні інсектициди та гербіциди, як правило, більш активні. Гідрофобні агрохімікати загалом мають більш тривалий період напіврозпаду і, отже, мають підвищений ризик несприятливого впливу на навколишнє середовище.[36]

Металургія ред.

У металургії коефіцієнт розподілу є важливим фактором у визначенні того, як різні домішки розподіляються між розплавленим і застиглим металом. Він є критичним параметром для очищення за допомогою зонного плавлення і визначає, наскільки ефективно можна видалити домішку за допомогою спрямованого затвердіння, описаного рівнянням Шайля .[6]

Розробка споживчого продукту ред.

Багато інших галузей враховують коефіцієнти розподілу, наприклад, при створенні косметики, місцевих мазей, барвників, фарб для волосся та багатьох інших споживчих товарів.[37]

Вимірювання ред.

Було розроблено ряд методів вимірювання коефіцієнтів розподілу, включаючи метод струшування, метод ділильної воронки, обернено-фазову ВЕРХ та pH-метричні методи.[10] :280

Воронковий метод ред.

У цьому методі тверді частинки, присутні в двох рідинах, що не змішуються, можна легко розділити шляхом суспендування цих твердих частинок безпосередньо в цих не змішуваних рідинах.

Струшування колби ред.

Класичним і найнадійнішим методом визначення log P є метод струшування колби, який складається з розчинення частини розглянутої розчиненої речовини в об'ємі октанолу та води, а потім вимірювання концентрації розчиненої речовини в кожному розчиннику.[38][39] Найпоширенішим методом вимірювання розподілу розчиненої речовини є UV/VIS спектроскопія .[38]

На основі ВЕРХ ред.

Більш швидкий метод визначення log P передбачає використання високоефективної рідинної хроматографії . Log P розчиненої речовини можна визначити, співвідносячи час його утримування з подібними сполуками з відомими значеннями log P.[40]

Перевага цього методу в тому, що він швидкий (5–20 хвилин на зразок). Однак, оскільки значення log P визначається лінійною регресією, кілька сполук з подібними структурами повинні мати відомі значення log P, і екстраполяція від одного хімічного класу до іншого — застосовуючи рівняння регресії, отримане від одного хімічного класу до другого, — може не буде надійним, оскільки кожен хімічний клас матиме свої характерні параметри регресії

рН-метричний ред.

РН-метричний набір методів визначає профілі рН ліпофільності безпосередньо з одного кислотно-лужного титрування в двофазній системі вода-органічний розчинник.[10] Отже, один експеримент може бути використаний для вимірювання логарифмів коефіцієнта розподілу (log P), що дає розподіл молекул, які мають переважно нейтральний заряд, а також коефіцієнт розподілу (log D) усіх форм молекули на діапазоні pH, наприклад, від 2 до 12. Однак метод вимагає окремого визначення значень (значень) pK a речовини.

Електрохімічні ред.

Поляризовані поверхні розділу рідини були використані для дослідження термодинаміки та кінетики перенесення заряджених частинок з однієї фази в іншу. Існують два основних методи. Перший — це ITIES, «інтерфейс між двома розчинами електролітів, що не змішуються».[41] Другий — експерименти з краплями.[42] Тут була використана реакція на потрійній межі розділу між провідною твердою речовиною, краплями окислювально-відновної активної рідкої фази та розчином електроліту, щоб визначити енергію, необхідну для перенесення зарядженої речовини через поверхню розділу.[43]

Прогнозування ред.

Існує багато ситуацій, коли передбачення коефіцієнтів розподілу перед експериментальним вимірюванням є корисним. Наприклад, десятки тисяч промислово виготовлених хімічних речовин широко використовуються, але лише невелика їх частина пройшла ретельну токсикологічну оцінку. Тому для тестування необхідно визначити пріоритетність решти. Рівняння QSAR, які, у свою чергу, засновані на розрахованих коефіцієнтах розподілу, можна використовувати для оцінки токсичності.[44][45] Розраховані коефіцієнти розподілу також широко використовуються у відкритті ліків для оптимізації скринінгових бібліотек[46][47] та для прогнозування схожості розроблених ліків-кандидатів на ліки перед їх синтезом.[48] Як обговорюється більш детально нижче, оцінки коефіцієнтів розподілу можуть бути зроблені за допомогою різноманітних методів, у тому числі на основі фрагментів, складу та знань, які ґрунтуються виключно на знаннях структури хімічної речовини. Інші методи прогнозування покладаються на інші експериментальні вимірювання, такі як розчинність. Методи також відрізняються точністю та тим, чи можна їх застосувати до всіх молекул, чи лише до тих, подібних до вже вивчених молекул.

На основі складу ред.

Стандартні підходи цього типу, що використовують атомарні внески, були названі тими, хто їх формулює з префіксною літерою: AlogP,[49] XlogP,[50] MlogP,[51] тощо. Звичайним методом прогнозування log P за допомогою цього типу методу є параметризація внеску коефіцієнтів розподілу різних атомів у загальний коефіцієнт розподілу молекул, що створює параметричну модель . Цю параметричну модель можна оцінити за допомогою оцінки обмежених найменших квадратів , використовуючи навчальний набір сполук з експериментально виміряними коефіцієнтами розподілу.[49][51][52] Щоб отримати розумні кореляції, найпоширеніші елементи, що містяться в ліках (водень, вуглець, кисень, сірка, азот і галогени), поділяються на кілька різних типів атомів залежно від середовища атома в молекулі. Хоча цей метод, як правило, найменш точний, перевага полягає в тому, що він є найбільш загальним, оскільки він може дати принаймні приблизну оцінку для широкого спектру молекул.[51]

На основі фрагментів ред.

Найпоширеніший з них використовує метод групового внеску і називається cLogP. Було показано, що log P сполуки можна визначити за сумою її молекулярних фрагментів, що не перекриваються (визначаються як один або кілька атомів, ковалентно зв'язаних один з одним у межах молекули). Фрагментарні значення log P визначено статистичним методом, аналогічним атомарним методам (підгонка методів найменших квадратів до навчальної множини). Крім того, включені поправки типу Хеммета для врахування електронних і стеричних ефектів . Цей метод загалом дає кращі результати, ніж методи на основі атомів, але не може бути використаний для прогнозування коефіцієнтів розподілу для молекул, що містять незвичайні функціональні групи, для яких метод ще не параметризований (скоріше за все через відсутність експериментальних даних для молекул, що містять такі функціональні групи).[21][23]

На основі знань ред.

Типове передбачення на основі аналізу даних використовує машини опорних векторів, дерева рішень або нейронні мережі. Цей метод, як правило, дуже успішний для обчислення значень log P, якщо використовується з сполуками, які мають подібну хімічну структуру та відомі значення log P. Підходи до молекулярного видобутку застосовують передбачення на основі матриці подібності або автоматичну схему фрагментації на молекулярні підструктури. Крім того, існують також підходи, що використовують максимальний загальний пошук підграфів або ядра молекул.

Log D з log P і p K a ред.

Для випадків, коли молекула неіонізована:[13][14]

 

Для інших випадків оцінка log D при заданому рН за log P та відомої мольної частки неіонізованої форми,  , у випадку, коли розподілом іонізованих форм на неполярну фазу можна знехтувати, можна сформулювати як[13][14]

 

Наступні наближені вирази дійсні лише для монопротонних кислот і основ :[13][14]

 

Подальші наближення, коли сполука значною мірою іонізована:[13][14]

  • для кислот с  ,   ,
  • для основ с  ,   .

Для передбачення p K a, який, у свою чергу, може бути використаний для оцінки log D, рівняння типу Хеммета часто застосовуються.[53][54]

log P із log S ред.

Якщо розчинність S органічної сполуки відома або передбачена як у воді, так і в 1-октанолі, тоді log P можна оцінити як[44][55]

 

Існують різноманітні підходи до передбачення розчинності, як і log S.[56][57]

Коефіцієнт розподілу октанол-вода ред.

Коефіцієнт розподілу між n -октанолом і водою відомий як коефіцієнт розподілу n -октанол-вода, або Kов .[58] Його також часто називають символом P, особливо в англійській літературі. Він також відомий як співвідношення поділу н -октанол-вода .[59][60][61]

Kов, будучи типом коефіцієнта розподілу, служить мірою співвідношення між ліпофільністю (розчинністю в жирі) та гідрофільністю (розчинністю у воді) речовини. Значення більше одиниці, якщо речовина більш розчинна в жироподібних розчинниках, таких як н-октанол, і менше одиниці, якщо вона більш розчинна у воді. 

Приклад значень ред.

Значення log K ow зазвичай коливаються від -3 (дуже гідрофільний) до +10 (надзвичайно ліпофільний/гідрофобний).[62]

Значення, наведені тут[63], відсортовані за коефіцієнтом розподілу. Ацетамід є гідрофільним, а 2,2′,4,4′,5-пентахлорбіфеніл — ліпофільним.

Речовина журнал K OW Т Довідка
Ацетамід −1,155 25 °C
Метанол −0,824 19 °C
Мурашина кислота −0,413 25 °C
Діетиловий ефір 0,833 20 °C
Дихлорбензол 3,370 25 °C
Гексаметилбензол 4,610 25 °C
2,2′,4,4′,5- пентахлорбіфеніл 6,410 Навколишнє

 

Посилання ред.

  1. 4.2.4: Partition and Distribution Coefficients. Handbook of Essential Pharmacokinetics, Pharmacodynamics and Drug Metabolism for Industrial Scientists. New York: Kluwer Academic/Plenum Publishers. 2001. с. 44. ISBN 978-1-4757-8693-4.
  2. а б Leo A, Hansch C, Elkins D (1971). Partition coefficients and their uses. Chem. Rev. 71 (6): 525—616. doi:10.1021/cr60274a001.
  3. Octanol–Water Partition Coefficients: Fundamentals and Physical Chemistry. Wiley Series in Solution Chemistry. Т. 2. Chichester: John Wiley & Sons Ltd. 1997. с. 178. ISBN 978-0-471-97397-3.
  4. Chapter 10: Physiological Drug Distribution and Protein Binding. Applied Biopharmaceutics & Pharmacokinetics (вид. 6th). New York: McGraw-Hill Medical. 2012. с. 211. ISBN 978-0-07-160393-5.
  5. Chapter 15: General Anesthetic Pharmacology. Principles of Pharmacology: The Pathophysiologic Basis of Drug Therapy (вид. 2nd). Philadelphia, Pa.: Lippincott Williams & Wilkins. 2008. с. 243. ISBN 978-0-7817-8355-2.
  6. а б Chapter 3: Solidification. Modern Physical Metallurgy (вид. 8th). Amsterdam: Elsevier/Butterworth-Heinemann. 2014. с. 93—120, esp. 106ff. ISBN 978-0-08-098204-5.
  7. Chapter 3: Free Energy and Phase Diagrams. An Introduction to Aspects of Thermodynamics and Kinetics Relevant to Materials Science (вид. 3rd). Amsterdam: Elsevier. 2007. с. 98. ISBN 978-0-08-054968-2. Solid–solid equilibria equivalent to the solid–liquid case
  8. Hydrophobicity and Partitioning. Pharmaceutics: The Science of Medicine Design. 2013. с. 129. ISBN 978-0-19-965531-1.
  9. а б Partition Coefficient. Compendium of Chemical Terminology: IUPAC Recommendations. Oxford: Blackwell Science. 1997. doi:10.1351/goldbook. ISBN 978-0-86542-684-9.
  10. а б в г д Lipophilicity Profiles: Theory and Measurement. Pharmacokinetic Optimization in Drug Research: Biological, Physicochemical, and Computational Strategies. Weinheim: Wiley-VCH. 2001. с. 275–304. doi:10.1002/9783906390437.ch17. ISBN 978-3-906390-22-2.
  11. а б в Chapter 4: The Hydrophobic Properties of Molecules. Quantitative Drug Design: A critical introduction (вид. 2nd). Boca Raton: CRC Press/Taylor & Francis. 2010. с. 66–73. ISBN 978-1-4200-7099-6.
  12. а б в Pagliara A, Carrupt PA, Caron G, Gaillard P, Testa B (1997). Lipophilicity Profiles of Ampholytes. Chemical Reviews. 97 (8): 3385—3400. doi:10.1021/cr9601019. PMID 11851494.
  13. а б в г д Scherrer RA, Howard SM (January 1977). Use of distribution coefficients in quantitative structure-activity relationships. Journal of Medicinal Chemistry. 20 (1): 53—8. doi:10.1021/jm00211a010. PMID 13215.
  14. а б в г д Manners CN, Payling DW, Smith DA (March 1988). Distribution coefficient, a convenient term for the relation of predictable physico-chemical properties to metabolic processes. Xenobiotica; the Fate of Foreign Compounds in Biological Systems. 18 (3): 331—50. doi:10.3109/00498258809041669. PMID 3289270.
  15. Octanol–Water Partition Coefficients. ddbst.com. Архів оригіналу за 20 березня 2016. Процитовано 19 березня 2016.
  16. Wolfenden R (January 1978). Interaction of the peptide bond with solvent water: a vapor phase analysis. (primary). Biochemistry. 17 (1): 201—4. doi:10.1021/bi00594a030. PMID 618544.
  17. а б Collander R, Lindholm M, Haug CM, Stene J, Sörensen NA (1951). The partition of organic compounds. between higher alcohols and water (PDF). Acta Chem. Scand. 5: 774—780. doi:10.3891/acta.chem.scand.05-0774. Архів оригіналу (PDF) за 19 липня 2021. Процитовано 26 травня 2022.
  18. Whitehead KE, Geankoplis CJ (1955). Separation of Formic and Sulfuric Acids by Extraction. Ind. Eng. Chem. 47 (10): 2114—2122. doi:10.1021/ie50550a029.
  19. а б Wasik SP, Tewari YB, Miller MM, Martire DE (1981). Octanol–Water Partition Coefficients and Aqueous Solubilities of Organic Compounds. NBS Techn. Rep. 81 (2406): S1—56. Архів оригіналу за 13 листопада 2021. Процитовано 21 червня 2022.
  20. Brodsky J, Ballschmiter K (1988). Reversed phase liquid chromatography of PCBs as a basis for calculation of water solubility and Kow for polychlorobiphenyls. Fresenius' Z. Anal. Chem. 331 (3–4): 295—301. doi:10.1007/BF00481899.
  21. а б Chapter 5: Calculation of Octanol-Water Partition Coefficients from Fragments, etc.. Substituent Constants for Correlation Analysis in Chemistry and Biology. New York: John Wiley & Sons Ltd. 1979. ISBN 978-0-471-05062-9.
  22. Sangster J (1989). Octanol–Water Partition Coefficients of Simple Organic Compounds (PDF). Journal of Physical and Chemical Reference Data. 18 (3): 1111—1227. Bibcode:1989JPCRD..18.1111S. doi:10.1063/1.555833. Архів оригіналу (PDF) за 4 березня 2016. Процитовано 26 травня 2022.
  23. а б Octanol log P. Exploring QSAR, Hydrophobic, Electronic, and Steric Constants. Washington, DC: American Chemical Society. 1995. ISBN 978-0-8412-3060-6.
  24. а б Mannhold R, Poda GI, Ostermann C, Tetko IV (March 2009). Calculation of molecular lipophilicity: State-of-the-art and comparison of log P methods on more than 96,000 compounds. Journal of Pharmaceutical Sciences. 98 (3): 861—93. doi:10.1002/jps.21494. PMID 18683876.
  25. Chapter 2.2: Pharmacokinetic Phase: ADME. Retrometabolic Drug Design and Targeting. John Wiley & Sons, Inc. 2012. ISBN 978-1-118-40776-9.
  26. Leeson PD, Springthorpe B (November 2007). The influence of drug-like concepts on decision-making in medicinal chemistry. Nature Reviews. Drug Discovery. 6 (11): 881—90. doi:10.1038/nrd2445. PMID 17971784.
  27. Role of Physicochemical Properties and Ligand Lipophilicity Efficiency in Addressing Drug Safety Risks. Annual Reports in Medicinal Chemistry. Т. 45. 2010. с. 381—391. doi:10.1016/S0065-7743(10)45023-X. ISBN 978-0-12-380902-5.
  28. Bodor N, Buchwald P (April 1999). Recent advances in the brain targeting of neuropharmaceuticals by chemical delivery systems. Advanced Drug Delivery Reviews. 36 (2–3): 229—254. doi:10.1016/S0169-409X(98)00090-8. PMID 10837718.
  29. Kubinyi H (March 1979). Nonlinear dependence of biological activity on hydrophobic character: the bilinear model. Il Farmaco; Edizione Scientifica. 34 (3): 248—76. PMID 43264.
  30. Kubinyi H (1979). Lipophilicity and biological activity. Drug transport and drug distribution in model systems and in biological systems. Arzneimittel-Forschung. 29 (8): 1067—80. PMID 40579.
  31. Eisenberg D, McLachlan AD (1986). Solvation energy in protein folding and binding. Nature. 319 (6050): 199—203. Bibcode:1986Natur.319..199E. doi:10.1038/319199a0. PMID 3945310.
  32. Miyamoto S, Kollman PA (September 1993). What determines the strength of noncovalent association of ligands to proteins in aqueous solution?. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 90 (18): 8402—6. Bibcode:1993PNAS...90.8402M. doi:10.1073/pnas.90.18.8402. PMC 47364. PMID 8378312.
  33. Lipophilicity in Drug Action and Toxicology. New York: John Wiley & Sons Ltd. 1996. с. 439 pages. ISBN 978-3-527-29383-4.
  34. Cronin D, Mark T (2006). The Role of Hydrophobicity in Toxicity Prediction. Current Computer-Aided Drug Design. 2 (4): 405—413. doi:10.2174/157340906778992346.
  35. Heuel-Fabianek B (2006). Partition Coefficients (Kd) for the Modelling of Transport Processes of Radionuclides in Groundwater (PDF). Current Computer-Aided Drug Design. 2 (4): 405—413. doi:10.2174/157340906778992346. Архів оригіналу (PDF) за 7 жовтня 2021. Процитовано 26 травня 2022.
  36. Noble A (July 1993). Partition coefficients (n-octanol—water) for pesticides. Journal of Chromatography A. 642 (1–2): 3—14. doi:10.1016/0021-9673(93)80072-G.
  37. Transport, Accumulation and Transformation Processes (Ch. 3), Properties of Chemicals and Estimation Methodologies (Ch. 7), and Procedures of Hazard and Risk Assessment (Ch. 8). Risk Assessment of Chemicals: An Introduction. Dordrecht: Kluwer Acad. Publ. 2012. с. 37—102, and 239–338, esp. 39ff, 240ff, 306, and passim. ISBN 978-0-7923-3740-9.
  38. а б Dearden JC, Bresnan GM (1988). The Measurement of Partition Coefficients. Quantitative Structure-Activity Relationships. 7 (3): 133—144. doi:10.1002/qsar.19880070304.
  39. Andrés A, Rosés M, Ràfols C, Bosch E, Espinosa S, Segarra V, Huerta JM (August 2015). Setup and validation of shake-flask procedures for the determination of partition coefficients (log D) from low drug amounts. European Journal of Pharmaceutical Sciences. 76: 181—91. doi:10.1016/j.ejps.2015.05.008. PMID 25968358. {{cite journal}}: |hdl-access= вимагає |hdl= (довідка)
  40. Valkó K (May 2004). Application of high-performance liquid chromatography based measurements of lipophilicity to model biological distribution. Journal of Chromatography A. 1037 (1–2): 299—310. doi:10.1016/j.chroma.2003.10.084. PMID 15214672.
  41. Ulmeanu SM, Jensen H, Bouchard G, Carrupt PA, Girault HH (August 2003). 11095_2004_Article_468694.pdf&response-content-type=application%2Fpdf&AWSAccessKeyId=ded3589a13b4450889b2f728d54861a6&Expires=1626819250&Signature=3AJg%2F4E0vRhKdraPr47uSGPhhx0%3D Water-oil partition profiling of ionized drug molecules using cyclic voltammetry and a 96-well microfilter plate system. Pharmaceutical Research. 20 (8): 1317—22. doi:10.1023/A:1025025804196. PMID 12948031. Архів оригіналу (PDF) за 19 липня 2021. Процитовано 26 травня 2022.
  42. Scholz F, Komorsky-Lovrić Š, Lovrić M (February 2000). A new access to Gibbs energies of transfer of ions across liquid|liquid interfaces and a new method to study electrochemical processes at well-defined three-phase junctions. Electrochemistry Communications (англ.). 2 (2): 112—118. doi:10.1016/S1388-2481(99)00156-3. Архів оригіналу за 4 травня 2018. Процитовано 26 травня 2022.
  43. Bond AM, Marken F (1994). Mechanistic aspects of the electron and ion transport processes across the electrode. Journal of Electroanalytical Chemistry. 372 (1–2): 125—135. doi:10.1016/0022-0728(93)03257-P.
  44. а б Nieto-Draghi C, Fayet G, Creton B, Rozanska X, Rotureau P, de Hemptinne JC, Ungerer P, Rousseau B, Adamo C (December 2015). A General Guidebook for the Theoretical Prediction of Physicochemical Properties of Chemicals for Regulatory Purposes. Chemical Reviews. 115 (24): 13093—164. doi:10.1021/acs.chemrev.5b00215. PMID 26624238.
  45. Judson R, Richard A, Dix DJ, Houck K, Martin M, Kavlock R, Dellarco V, Henry T, Holderman T, Sayre P, Tan S, Carpenter T, Smith E (May 2009). The toxicity data landscape for environmental chemicals. Environmental Health Perspectives. 117 (5): 685—95. doi:10.1289/ehp.0800168. PMC 2685828. PMID 19479008.
  46. Matter H, Baringhaus KH, Naumann T, Klabunde T, Pirard B (September 2001). Computational approaches towards the rational design of drug-like compound libraries. Combinatorial Chemistry & High Throughput Screening. 4 (6): 453—75. doi:10.2174/1386207013330896. PMID 11562252.
  47. Schuffenhauer A, Ruedisser S, Marzinzik AL, Jahnke W, Blommers M, Selzer P, Jacoby E (2005). Library design for fragment based screening. Current Topics in Medicinal Chemistry. 5 (8): 751—62. doi:10.2174/1568026054637700. PMID 16101415.
  48. Rutkowska E, Pajak K, Jóźwiak K (2013). Lipophilicity--methods of determination and its role in medicinal chemistry (PDF). Acta Poloniae Pharmaceutica. 70 (1): 3—18. PMID 23610954. Архів оригіналу (PDF) за 19 липня 2021. Процитовано 26 травня 2022.
  49. а б Ghose AK, Crippen GM (1986). Atomic Physicochemical Parameters for Three-Dimensional Structure-Directed Quantitative Structure–Activity Relationships I. Partition Coefficients as a Measure of Hydrophobicity. Journal of Computational Chemistry. 7 (4): 565—577. doi:10.1002/jcc.540070419. Архів оригіналу (PDF) за 19 липня 2021. Процитовано 26 травня 2022. {{cite journal}}: |hdl-access= вимагає |hdl= (довідка)
  50. Cheng T, Zhao Y, Li X, Lin F, Xu Y, Zhang X, Li Y, Wang R, Lai L (2007). Computation of octanol-water partition coefficients by guiding an additive model with knowledge. Journal of Chemical Information and Modeling. 47 (6): 2140—8. doi:10.1021/ci700257y. PMID 17985865. Архів оригіналу за 28 березня 2012. Процитовано 26 травня 2022.
  51. а б в Moriguchi I, Hirono S, Liu Q, Nakagome I, Matsushita Y (1992). Simple method of calculating octanol/water partition coefficient. Chem. Pharm. Bull. 40 (1): 127—130. doi:10.1248/cpb.40.127.
  52. Ghose AK, Viswanadhan VN, Wendoloski JJ (1998). Prediction of Hydrophobic (Lipophilic) Properties of Small Organic Molecules Using Fragmental Methods: An Analysis of AlogP and ClogP Methods. Journal of Physical Chemistry A. 102 (21): 3762—3772. Bibcode:1998JPCA..102.3762G. doi:10.1021/jp980230o.
  53. Chapter 3: Methods of pKa Prediction. pKa Prediction for Organic Acids and Bases. London: Chapman & Hall. 1981. с. 21–26. doi:10.1007/978-94-009-5883-8. ISBN 978-0-412-22190-3.
  54. . ISBN 9780124095472. {{cite encyclopedia}}: Пропущений або порожній |title= (довідка)
  55. Pinsuwan S, Li A, Yalkowsky SH (May 1995). Correlation of Octanol/Water Solubility Ratios and Partition Coefficients. Journal of Chemical & Engineering Data. 40 (3): 623—626. doi:10.1021/je00019a019.
  56. Wang J, Hou T (June 2011). Recent advances on aqueous solubility prediction. Combinatorial Chemistry & High Throughput Screening. 14 (5): 328—38. doi:10.2174/138620711795508331. PMID 21470182.
  57. Skyner RE, McDonagh JL, Groom CR, van Mourik T, Mitchell JB (March 2015). A review of methods for the calculation of solution free energies and the modelling of systems in solution (PDF). Physical Chemistry Chemical Physics. 17 (9): 6174—91. Bibcode:2015PCCP...17.6174S. doi:10.1039/c5cp00288e. PMID 25660403.
  58. Octanol-water partition coefficients : fundamentals and physical chemistry. Chichester: Wiley. 1997. ISBN 0-471-97397-1. OCLC 36430034.
  59. Multimedia environmental models : the fugacity approach (вид. Third). Boca Raton, FL. 2021. ISBN 978-1-000-09499-2. OCLC 1182869019.
  60. Hodges G, Eadsforth C, Bossuyt B, Bouvy A, Enrici MH, Geurts M та ін. (2019). A comparison of log Kow (n-octanol–water partition coefficient) values for non-ionic, anionic, cationic and amphoteric surfactants determined using predictions and experimental methods. Environmental Sciences Europe. 31 (1). doi:10.1186/s12302-018-0176-7.
  61. Hendriks AJ, van der Linde A, Cornelissen G, Sijm DT (July 2001). The power of size. 1. Rate constants and equilibrium ratios for accumulation of organic substances related to octanol-water partition ratio and species weight. Environmental Toxicology and Chemistry. 20 (7): 1399—420. doi:10.1002/etc.5620200703. PMID 11434281.
  62. Cumming H, Rücker C (September 2017). Octanol-Water Partition Coefficient Measurement by a Simple 1H NMR Method. ACS Omega. 2 (9): 6244—6249. doi:10.1021/acsomega.7b01102. PMC 6644330. PMID 31457869.
  63. Dortmund Data Bank (DDB). Dortmund Data Bank Software & Separation Technology (DDBST) GmbH. Архів оригіналу за 25 січня 2021. Процитовано 20 травня 2020.