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。

関連論文リスト

• Automated Segmentation and Analysis of Microscopy Images of Laser Powder Bed Fusion Melt Tracks [0.0]
  断面画像から溶融トラック次元を自動的に識別し,計測する画像分割ニューラルネットワークを提案する。 我々は、U-Netアーキテクチャを用いて、異なる研究室、機械、材料から得られた62個の事前ラベル付き画像のデータセットと、画像拡張を併用したトレーニングを行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-26T22:44:00Z)
• Data-Efficient Molecular Generation with Hierarchical Textual Inversion [48.816943690420224]
  分子生成のための階層型テキスト変換法 (HI-Mol) を提案する。 HI-Molは分子分布を理解する上での階層的情報、例えば粗い特徴ときめ細かい特徴の重要性にインスパイアされている。 単一レベルトークン埋め込みを用いた画像領域の従来のテキストインバージョン法と比較して, マルチレベルトークン埋め込みにより, 基礎となる低ショット分子分布を効果的に学習することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-05T08:35:23Z)
• A multidimensional approach to quantum state tomography of photoelectron wavepackets [0.0]
  本稿では,光電子の連続的変動密度行列を単一時間遅延スキャンで再構成できる新しい,より効率的なプロトコルを提案する。 時間で走査されるブロードバンド赤外線プローブと、XUVパルスに時間的に固定される狭帯域IR参照を用いて、XUVパルスの光電子吸収のコヒーレンスを測定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-02T03:15:02Z)
• Physics and Chemistry from Parsimonious Representations: Image Analysis via Invariant Variational Autoencoders [0.0]
  変分オートエンコーダ(VAE)は教師なしデータ解析の強力なパラダイムとして登場している。 この記事では、VAEの背景にある基本的な原則と直観を概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-30T03:16:27Z)
• Thermal half-lives of azobenzene derivatives: virtual screening based on intersystem crossing using a machine learning potential [0.0]
  重要なフォトウィッチはアゾベンゼンであり、光に反応してトランスシス異性を示す。 ここではアゾベンゼン誘導体の熱半減期を予測するための計算ツールを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-23T20:07:04Z)
• Ultra-long photonic quantum walks via spin-orbit metasurfaces [52.77024349608834]
  数百光モードの超長光子量子ウォークについて報告する。 このセットアップでは、最先端の実験をはるかに超えて、最大320の離散的なステップで量子ウォークを設計しました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-28T19:37:08Z)
• Scaling and Acceleration of Three-dimensional Structure Determination for Single-Particle Imaging Experiments with SpiniFEL [0.0]
  単粒子イメージング(SPI)実験からタンパク質の構造決定に使用されるSpiniFELについて述べる。 SpiniFELは、実験が行われている間、ほぼリアルタイムでスーパーコンピュータ上で動くように開発されており、データに対するフィードバックがデータ収集戦略を導くことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-11T18:49:54Z)
• Near-ideal spontaneous photon sources in silicon quantum photonics [55.41644538483948]
  集積フォトニクスは量子情報処理のための堅牢なプラットフォームである。 非常に区別がつかず純粋な単一の光子の源は、ほぼ決定的か高い効率で隠蔽されている。 ここでは、これらの要件を同時に満たすオンチップ光子源を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-19T16:46:44Z)
• Hyperspectral-Multispectral Image Fusion with Weighted LASSO [68.04032419397677]
  本稿では,高スペクトル像と多スペクトル像を融合させて高画質な高スペクトル出力を実現する手法を提案する。 提案したスパース融合と再構成は,既存の公開画像の手法と比較して,定量的に優れた結果が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-15T23:07:56Z)
• Multifold Acceleration of Diffusion MRI via Slice-Interleaved Diffusion Encoding (SIDE) [50.65891535040752]
  本稿では,Slice-Interleaved Diffusionと呼ばれる拡散符号化方式を提案する。 SIDEは、拡散重み付き(DW)画像ボリュームを異なる拡散勾配で符号化したスライスでインターリーブする。 また,高いスライスアンサンプデータからDW画像を効果的に再構成するためのディープラーニングに基づく手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-25T14:48:17Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。