論文の概要: Thermal half-lives of azobenzene derivatives: virtual screening based on intersystem crossing using a machine learning potential

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.11592v1
• Date: Sat, 23 Jul 2022 20:07:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-26 15:53:50.759648
• Title: Thermal half-lives of azobenzene derivatives: virtual screening based on intersystem crossing using a machine learning potential
• Title（参考訳）: アゾベンゼン誘導体の熱半減期:機械学習電位を用いたシステム間交差に基づく仮想スクリーニング
• Authors: Simon Axelrod, Eugene Shakhnovich, and Rafael Gomez-Bombarelli
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Molecular photoswitches are the foundation of light-activated drugs. A key photoswitch is azobenzene, which exhibits trans-cis isomerism in response to light. The thermal half-life of the cis isomer is of crucial importance, since it controls the duration of the light-induced biological effect. Here we introduce a computational tool for predicting the thermal half-lives of azobenzene derivatives. Our automated approach uses a fast and accurate machine learning potential trained on quantum chemistry data. Building on well-established earlier evidence, we argue that thermal isomerization proceeds through rotation mediated by intersystem crossing, and incorporate this mechanism into our automated workflow. We use our approach to predict the thermal half-lives of 19,000 azobenzene derivatives. We explore trends and tradeoffs between barriers and absorption wavelengths, and open-source our data and software to accelerate research in photopharmacology.
• Abstract（参考訳）: 分子フォトウィッチは光活性化薬の基礎である。 主要な光スイッチはアゾベンゼンであり、光に応答してtrans-cis異性体を示す。 cis異性体の熱半減期は、光誘起生物効果の持続時間を制御するため、非常に重要である。 本稿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。 私たちの自動化アプローチは、量子化学データでトレーニングされた高速で正確な機械学習ポテンシャルを使用します。 確立された以前の証拠に基づいて、熱異性化はシステム間交差による回転を通じて進行し、この機構を自動化ワークフローに組み込む。 19,000アゾベンゼン誘導体の熱半減期を予測するために本手法を用いた。 我々は、障壁と吸収波長の間のトレンドとトレードオフを調査し、光薬学の研究を加速するために、我々のデータとソフトウェアをオープンソース化する。

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