論文の概要: Graphical Gaussian Process Regression Model for Aqueous Solvation Free
Energy Prediction of Organic Molecules in Redox Flow Battery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.08146v1
- Date: Tue, 15 Jun 2021 13:48:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-16 14:53:57.360192
- Title: Graphical Gaussian Process Regression Model for Aqueous Solvation Free
Energy Prediction of Organic Molecules in Redox Flow Battery
- Title（参考訳）: レドックスフローバッテリにおける有機分子の水溶性自由エネルギー予測のためのグラフィカルガウス過程回帰モデル
- Authors: Peiyuan Gao, Xiu Yang, Yu-Hang Tang, Muqing Zheng, Amity Anderson,
Vijayakumar Murugesan, Aaron Hollas, Wei Wang
- Abstract要約: 本稿では,有機分子の溶解自由エネルギーを学習し,予測する機械学習モデルを提案する。
我々は,MLモデルを用いて,分子の解離自由エネルギーを1kcal/mol未満の平均絶対誤差で化学的精度で予測できることを実証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7919873713279033
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The solvation free energy of organic molecules is a critical parameter in
determining emergent properties such as solubility, liquid-phase equilibrium
constants, and pKa and redox potentials in an organic redox flow battery. In
this work, we present a machine learning (ML) model that can learn and predict
the aqueous solvation free energy of an organic molecule using Gaussian process
regression method based on a new molecular graph kernel. To investigate the
performance of the ML model on electrostatic interaction, the nonpolar
interaction contribution of solvent and the conformational entropy of solute in
solvation free energy, three data sets with implicit or explicit water solvent
models, and contribution of conformational entropy of solute are tested. We
demonstrate that our ML model can predict the solvation free energy of
molecules at chemical accuracy with a mean absolute error of less than 1
kcal/mol for subsets of the QM9 dataset and the Freesolv database. To solve the
general data scarcity problem for a graph-based ML model, we propose a
dimension reduction algorithm based on the distance between molecular graphs,
which can be used to examine the diversity of the molecular data set. It
provides a promising way to build a minimum training set to improve prediction
for certain test sets where the space of molecular structures is predetermined.
- Abstract（参考訳）: 有機分子の溶媒和自由エネルギーは、有機酸化還元フロー電池における溶解度、液相平衡定数、pkaおよびレドックスポテンシャルなどの創発的性質を決定する上で重要なパラメータである。
本研究では,新しい分子グラフカーネルに基づくガウス過程回帰法を用いて,有機分子の水溶液自由エネルギーを学習し,予測する機械学習(ML)モデルを提案する。
静電気相互作用におけるMLモデルの性能, 溶媒の非極的相互作用寄与, 溶媒自由エネルギーにおける溶質のコンホメーションエントロピー, 暗黙的あるいは明示的な水溶媒モデルを用いた3つのデータセット, 溶質のコンホメーションエントロピーの寄与について検討した。
我々のMLモデルは,QM9データセットとFreesolvデータベースのサブセットに対して,平均絶対誤差が1kcal/mol未満で,化学精度で分子の解離自由エネルギーを予測できることを実証した。
グラフベースmlモデルの一般データ不足問題を解決するために,分子データセットの多様性を調べるために使用できる分子グラフ間の距離に基づく次元縮小アルゴリズムを提案する。
分子構造の空間が定められた特定のテストセットの予測を改善するため、最小限のトレーニングセットを構築するための有望な方法を提供する。
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