論文の概要: Retention Time Prediction for Chromatographic Enantioseparation by Quantile Geometry-enhanced Graph Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.03602v1
• Date: Mon, 7 Nov 2022 14:46:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-08 18:59:35.066488
• Title: Retention Time Prediction for Chromatographic Enantioseparation by Quantile Geometry-enhanced Graph Neural Network
• Title（参考訳）: quantile geometry-enhanced graph neural networkによるクロマトグラフィーエナントオースパレーションの保持時間予測
• Authors: Hao Xu, Jinglong Lin, Dongxiao Zhang, Fanyang Mo
• Abstract要約: 提案する研究フレームワークは,保持時間予測とクロマトグラフィーによるエナンチオセパレーション促進に有効である。 実験により,提案手法は保持時間予測とクロマトグラフィーによるエナンチオセパレーション促進に有効であることが確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4431531175170362
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: A new research framework is proposed to incorporate machine learning techniques into the field of experimental chemistry to facilitate chromatographic enantioseparation. A documentary dataset of chiral molecular retention times (CMRT dataset) in high-performance liquid chromatography is established to handle the challenge of data acquisition. Based on the CMRT dataset, a quantile geometry-enhanced graph neural network is proposed to learn the molecular structure-retention time relationship, which shows a satisfactory predictive ability for enantiomers. The domain knowledge of chromatography is incorporated into the machine learning model to achieve multi-column prediction, which paves the way for chromatographic enantioseparation prediction by calculating the separation probability. Experiments confirm that the proposed research framework works well in retention time prediction and chromatographic enantioseparation facilitation, which sheds light on the application of machine learning techniques to the experimental scene and improves the efficiency of experimenters to speed up scientific discovery.
• Abstract（参考訳）: クロマトグラフィーのエナンチオセパレーションを促進するため, 実験化学分野に機械学習技術を統合する新しい研究フレームワークが提案されている。 高速液体クロマトグラフィーにおけるキラル分子保持時間(CMRTデータセット)のドキュメンタリーデータセットを構築し,データ取得の課題に対処する。 cmrtデータセットに基づいて, 定位幾何エンハンスドグラフニューラルネットワークを提案し, エナンチオマーの予測能力を示す分子構造保持時間関係を学習した。 クロマトグラフィーの領域知識を機械学習モデルに組み込んでマルチカラム予測を行い、分離確率を計算してクロマトグラフィーのエナンチオス化予測の道を開く。 実験により,提案手法が保持時間予測とクロマトグラフィーエナンチオス分離促進に有効であることが確認され,実験シーンへの機械学習技術の適用に光を当て,科学的発見を高速化するための実験者の効率を向上させる。

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