論文の概要: Data-Driven Discovery of Molecular Photoswitches with Multioutput
Gaussian Processes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.03226v3
- Date: Sun, 7 Aug 2022 17:44:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-16 02:22:55.301593
- Title: Data-Driven Discovery of Molecular Photoswitches with Multioutput
Gaussian Processes
- Title(参考訳): 多出力ガウスプロセスによる分子フォトウィッチのデータの探索
- Authors: Ryan-Rhys Griffiths, Jake L. Greenfield, Aditya R. Thawani, Arian R.
Jamasb, Henry B. Moss, Anthony Bourached, Penelope Jones, William
McCorkindale, Alexander A. Aldrick, Matthew J. Fuchter Alpha A. Lee
- Abstract要約: フォトウィッチ可能な分子は、光によってアクセスされる2つ以上の異性体である。
本稿では、データセットキュレーションとマルチタスク学習を基盤とした、分子フォトウィッチのためのデータ駆動探索パイプラインを提案する。
提案手法は, 市販フォトウィッチ可能な分子のライブラリーをスクリーニングし, 実験的に検証した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 51.17758371472664
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Photoswitchable molecules display two or more isomeric forms that may be
accessed using light. Separating the electronic absorption bands of these
isomers is key to selectively addressing a specific isomer and achieving high
photostationary states whilst overall red-shifting the absorption bands serves
to limit material damage due to UV-exposure and increases penetration depth in
photopharmacological applications. Engineering these properties into a system
through synthetic design however, remains a challenge. Here, we present a
data-driven discovery pipeline for molecular photoswitches underpinned by
dataset curation and multitask learning with Gaussian processes. In the
prediction of electronic transition wavelengths, we demonstrate that a
multioutput Gaussian process (MOGP) trained using labels from four photoswitch
transition wavelengths yields the strongest predictive performance relative to
single-task models as well as operationally outperforming time-dependent
density functional theory (TD-DFT) in terms of the wall-clock time for
prediction. We validate our proposed approach experimentally by screening a
library of commercially available photoswitchable molecules. Through this
screen, we identified several motifs that displayed separated electronic
absorption bands of their isomers, exhibited red-shifted absorptions, and are
suited for information transfer and photopharmacological applications. Our
curated dataset, code, as well as all models are made available at
https://github.com/Ryan-Rhys/The-Photoswitch-Dataset
- Abstract(参考訳): 光スイッチ可能な分子は、光を使ってアクセス可能な2つ以上の異性体を示す。
これらの異性体の電子吸収帯を分離することは、特定の異性体に選択的に対処し、高い光定常状態を達成するための鍵であり、吸収帯全体の赤方偏移は紫外線露光による物質損傷を制限し、光薬理学応用における浸透深さを増加させる。
しかし、これらの特性を合成設計によってシステムにエンジニアリングすることは依然として課題である。
本稿では,ガウス過程を用いたデータセットキュレーションとマルチタスク学習を基盤とした,分子フォトウィッチのためのデータ駆動探索パイプラインを提案する。
電子遷移波長の予測において,4光スイッチ遷移波長のラベルを用いて学習した多出力ガウス過程(MOGP)が,単一タスクモデルに対して最強の予測性能を得るとともに,ウォールクロック時間を用いて時間依存密度汎関数理論(TD-DFT)を演算的に上回ることを示す。
提案手法は, 市販フォトスイッチブル分子のライブラリーをスクリーニングすることにより実験的に検証する。
この画面を通して,異性体の電子吸収帯を分離し,赤方偏移吸収を呈し,情報伝達や光薬理学応用に適したいくつかのモチーフを同定した。
キュレートされたデータセット、コード、およびすべてのモデルがhttps://github.com/Ryan-Rhys/The-Photoswitch-Datasetで利用可能です。
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