Fugu-MT 論文翻訳(概要): Solvent-Aware 2D NMR Prediction: Leveraging Multi-Tasking Training and Iterative Self-Training Strategies

論文の概要: Solvent-Aware 2D NMR Prediction: Leveraging Multi-Tasking Training and Iterative Self-Training Strategies

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11353v1
Date: Sun, 17 Mar 2024 21:52:51 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-19 17:17:15.353042
Title: Solvent-Aware 2D NMR Prediction: Leveraging Multi-Tasking Training and Iterative Self-Training Strategies
Title（参考訳）: 溶媒を意識した2次元NMR予測:マルチタスクトレーニングと反復自己学習戦略の活用
Authors: Yunrui Li, Hao Xu, Pengyu Hong,
Abstract要約: 本稿では,原子2DNMRシフトを予測し,実験スペクトルにピークを割り当てる深層学習モデルを訓練するための反復自己学習(IST)手法を提案する。我々のモデルは2次元NMRを正確に予測できるだけでなく、実験的な2次元NMRスペクトルのアノテートピークも予測できる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.470166291890153
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy plays a pivotal role in various scientific fields, offering insights into structural information, electronic properties and dynamic behaviors of molecules. Accurate NMR spectrum prediction efficiently produces candidate molecules, enabling chemists to compare them with actual experimental spectra. This process aids in confirming molecular structures or pinpointing discrepancies, guiding further investigation. Machine Learning (ML) has then emerged as a promising alternative approach for predicting atomic NMR chemical shits of molecules given their structures. Although significant progresses have been made in predicting one-dimensional (1D) NMR, two-dimensional (2D) NMR prediction via ML remains a challenge due to the lack of annotated NMR training datasets. To address this gap, we propose an iterative self-training (IST) approach to train a deep learning model for predicting atomic 2DNMR shifts and assigning peaks in experimental spectra. Our model undergoes an initial pre-training phase employing a Multi-Task Training (MTT) approach, which simultaneously leverages annotated 1D NMR datasets of both $^{1}\text{H}$ and $^{13}\text{C}$ spectra to enhance its understanding of NMR spectra. Subsequently, the pre-trained model is utilized to generate pseudo-annotations for unlabelled 2D NMR spectra, which are subsequently used to refine the 2D NMR prediction model. Our approach iterates between annotated unlabelled 2D NMR data and refining our 2D NMR prediction model until convergence. Finally, our model is able to not only accurately predict 2D NMR but also annotate peaks in experimental 2D NMR spectra. Experimental results show that our model is capable of accurately handling medium-sized and large molecules, including polysaccharides, underscoring its effectiveness.
Abstract（参考訳）: 核磁気共鳴(NMR)分光は、様々な科学分野において重要な役割を担い、構造情報、電子的性質、分子の動的挙動に関する洞察を提供する。正確なNMRスペクトル予測は、候補分子を効率よく生成し、化学者はそれらを実際の実験スペクトルと比較することができる。このプロセスは分子構造の確認や相違点の特定に役立ち、さらなる研究を導く。機械学習(ML)は、分子の構造から原子NMR化学的たわごとを予測するための、有望な代替手法として登場した。 1次元(1D)NMRの予測には大きな進歩があったが、注釈付きNMRトレーニングデータセットがないため、MLによる2次元(2D)NMRの予測は依然として課題である。このギャップに対処するため,原子2次元NMRシフトを予測し,実験スペクトルにピークを割り当てるためのディープラーニングモデルを訓練するための反復自己学習(IST)手法を提案する。本モデルでは,Multi-Task Training (MTT) アプローチを用いて, NMRスペクトルの理解を深めるために, $^{1}\text{H}$ と $^{13}\text{C}$ spectra のアノテーション付き 1D NMR データセットを同時に利用する。その後、事前訓練されたモデルを用いて、未標識の2次元NMRスペクトルの擬似アノテーションを生成し、その後、2次元NMR予測モデルを洗練するために使用される。提案手法は,注釈付き2次元NMRデータと2次元NMR予測モデルを収束するまで精査する。最後に、我々のモデルは2次元NMRを正確に予測できるだけでなく、実験的な2次元NMRスペクトルのアノテートピークも予測できる。実験結果から,本モデルでは多糖類を含む中型および大規模分子を精度良く処理できることがわかった。

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