論文の概要: Carbohydrate NMR chemical shift predictions using E(3) equivariant graph neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12657v1
• Date: Tue, 21 Nov 2023 15:01:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 00:00:25.515508
• Title: Carbohydrate NMR chemical shift predictions using E(3) equivariant graph neural networks
• Title（参考訳）: E(3)同変グラフニューラルネットワークを用いた炭水化物NMR化学シフト予測
• Authors: Maria B{\aa}nkestad, Keven M. Dorst, G\"oran Widmalm, Jerk R\"onnols
• Abstract要約: この研究は、E(3)同変グラフニューラルネットワークを利用して炭水化物NMRスペクトルを予測する新しいアプローチを導入する。 特に,従来のモデルと比較して,平均絶対誤差を最大3倍に削減した。 この含意は、炭水化物の構造とスペクトル解釈の高度な理解を超えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Carbohydrates, vital components of biological systems, are well-known for their structural diversity. Nuclear Magnetic Resonance (NMR) spectroscopy plays a crucial role in understanding their intricate molecular arrangements and is essential in assessing and verifying the molecular structure of organic molecules. An important part of this process is to predict the NMR chemical shift from the molecular structure. This work introduces a novel approach that leverages E(3) equivariant graph neural networks to predict carbohydrate NMR spectra. Notably, our model achieves a substantial reduction in mean absolute error, up to threefold, compared to traditional models that rely solely on two-dimensional molecular structure. Even with limited data, the model excels, highlighting its robustness and generalization capabilities. The implications are far-reaching and go beyond an advanced understanding of carbohydrate structures and spectral interpretation. For example, it could accelerate research in pharmaceutical applications, biochemistry, and structural biology, offering a faster and more reliable analysis of molecular structures. Furthermore, our approach is a key step towards a new data-driven era in spectroscopy, potentially influencing spectroscopic techniques beyond NMR.
• Abstract（参考訳）: 生体システムの必須成分である炭水化物は、その構造的多様性でよく知られている。 核磁気共鳴分光法(NMR)は、複雑な分子配列を理解する上で重要な役割を担い、有機分子の分子構造の評価と検証に不可欠である。 このプロセスの重要な部分は、NMR化学シフトを分子構造から予測することである。 この研究は、E(3)同変グラフニューラルネットワークを利用して炭水化物NMRスペクトルを予測する新しいアプローチを導入する。 特に, 従来の2次元分子構造のみに依存するモデルと比較して, 平均絶対誤差を最大3倍に削減できた。 限られたデータであっても、モデルは優れており、堅牢性と一般化能力を強調している。 この含意は、炭水化物の構造とスペクトル解釈の高度な理解を超えている。 例えば、薬学、生化学、構造生物学の研究を加速させ、分子構造のより速く、より信頼性の高い分析を可能にする。 さらに、我々のアプローチは、NMR以外の分光技術に影響を与える可能性のある、新しいデータ駆動分光時代への重要なステップである。

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