論文の概要: AI-enabled prediction of NMR spectroscopy: Deducing 2-D NMR of carbohydrate
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11353v3
- Date: Thu, 30 May 2024 23:18:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-03 19:33:06.350635
- Title: AI-enabled prediction of NMR spectroscopy: Deducing 2-D NMR of carbohydrate
- Title（参考訳）: AIによるNMR分光の予測:炭水化物の2次元NMR
- Authors: Yunrui Li, Hao Xu, Pengyu Hong,
- Abstract要約: 高度な機械学習と予測アルゴリズムを駆使したAI駆動NMR予測は、NMRスペクトルの解釈を根本的に変えた。
本手法は, 単糖由来の小分子, オリゴ糖, および多糖類の両方に有効である。
2次元NMRの生成に関わる複雑な性質を考えると、我々の目標は、NMRスペクトル分析の精度、効率、理解性を高めるために、AIの可能性を完全に活用することである。
- 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: In the dynamic field of nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy, artificial intelligence (AI) has ushered in a transformative era for molecular studies. AI-driven NMR prediction, powered by advanced machine learning and predictive algorithms, has fundamentally reshaped the interpretation of NMR spectra. This innovation empowers us to forecast spectral patterns swiftly and accurately across a broad spectrum of molecular structures. Furthermore, the advent of generative modeling offers a groundbreaking approach, making it feasible to make informed prediction of 2D NMR from chemical language (such as SMILES, IUPAC Name). Our method mirrors the multifaceted nature of NMR imaging experiments, producing 2D NMRs for the same molecule based on different conditions, such as solvents and temperatures. Our methodology is versatile, catering to both monosaccharide-derived small molecules, oligosaccharides and large polysaccharides. A deeper exploration of the discrepancies in these predictions can provide insights into the influence of elements such as functional groups, repeating units, and the modification of the monomers on the outcomes. Given the complex nature involved in the generation of 2D NMRs, our objective is to fully leverage the potential of AI to enhance the precision, efficiency, and comprehensibility of NMR spectral analysis, ultimately advancing both the field of NMR spectroscopy and the broader realm of molecular research.
- Abstract（参考訳）: 核磁気共鳴分光法(NMR)のダイナミックな分野において、人工知能(AI)は分子研究の転換期へと発展してきた。
高度な機械学習と予測アルゴリズムを駆使したAI駆動NMR予測は、NMRスペクトルの解釈を根本的に変えた。
このイノベーションは、幅広い分子構造のスペクトルパターンを迅速かつ正確に予測することを可能にする。
さらに、生成的モデリングの出現は画期的なアプローチを提供し、化学言語(SMILES、IUPAC Nameなど)から2次元NMRを情報的に予測することを可能にする。
本手法は、NMRイメージング実験の多面体特性を反映し、溶媒や温度などの異なる条件に基づいて、同じ分子に対して2次元NMRを生成する。
本手法は, 単糖由来の小分子, オリゴ糖, および多糖類の両方に有効である。
これらの予測における相違点のより深い探索は、機能群、繰り返し単位、モノマーの修飾といった要素の影響についての洞察を与えることができる。
2次元NMRの生成に関わる複雑な性質を考えると、我々の目標は、NMRスペクトル分析の精度、効率、理解性を高めるためにAIの可能性を完全に活用することであり、最終的にはNMR分光の分野と分子研究の広い領域の両方を前進させることである。
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