化学家教神经网络预测化合物的性质

时间:2020-01-21 19:07 来源:seo 作者:杏鑫 点击量:

化学家教神经网络预测化合物的性质

一个由俄罗斯、法国和日本组成的新联合小组开发了一个计算模型,该模型能够根据基本的化学定律分析预测新分子的性质。这项名为“用人工智能方法规划化学合成”的研究发表在《化学信息与建模》杂志上。

副教授Timur Madzhidov说:“我们提供了一种方法,将先前存在的化学方程插入到一些机器学习框架中。它被测试在互变异构常数和酸度的预测上,这是由卡巴尼克方程联系在一起的。利用它们之间的功能相关性,神经网络学会了如何预测这两种属性。”

原生互变异构是可逆的异构现象,其中的异构体(具有相同的定性和定量组成,但在结构和性质上不同的物质)很容易由于氢原子的转移而相互转化。

“互变异构转化在有机化合物中很常见,已知的化合物约有一半是这样的。例如,自发突变的机制之一与DNA碱基的互变异构转换有关。这就是为什么在注册新化合物时,在计算机设计新药物时,以及在寻找具有预先设定的特性的分子时,必须考虑互变异构现象的原因,”Madzhidov说。

本研究结果可提高设计药物和材料理化性质预测的精度,并能正确预测化学反应的参数。

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