Fugu-MT 論文翻訳(概要): Molecular Identification via Molecular Fingerprint extraction from Atomic Force Microscopy images

論文の概要: Molecular Identification via Molecular Fingerprint extraction from Atomic Force Microscopy images

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04321v1
Date: Tue, 7 May 2024 13:47:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-08 14:00:34.870049
Title: Molecular Identification via Molecular Fingerprint extraction from Atomic Force Microscopy images
Title（参考訳）: 原子間力顕微鏡画像からの分子指紋抽出による分子同定
Authors: Manuel González Lastre, Pablo Pou, Miguel Wiche, Daniel Ebeling, Andre Schirmeisen, Rubén Pérez,
Abstract要約: 深層学習モデルは、一定の高さのHR-AFM画像の3Dスタックに符号化された化学情報や構造情報を検索することができる。本研究では, トポロジカルフィンガーによる分子構造記述の確立により, それらの限界を克服する。指紋による仮想検診を他のDLモデルによって提供されるグローバルな情報で補完することは可能であることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Non--Contact Atomic Force Microscopy with CO--functionalized metal tips (referred to as HR-AFM) provides access to the internal structure of individual molecules adsorbed on a surface with totally unprecedented resolution. Previous works have shown that deep learning (DL) models can retrieve the chemical and structural information encoded in a 3D stack of constant-height HR--AFM images, leading to molecular identification. In this work, we overcome their limitations by using a well-established description of the molecular structure in terms of topological fingerprints, the 1024--bit Extended Connectivity Chemical Fingerprints of radius 2 (ECFP4), that were developed for substructure and similarity searching. ECFPs provide local structural information of the molecule, each bit correlating with a particular substructure within the molecule. Our DL model is able to extract this optimized structural descriptor from the 3D HR--AFM stacks and use it, through virtual screening, to identify molecules from their predicted ECFP4 with a retrieval accuracy on theoretical images of 95.4\%. Furthermore, this approach, unlike previous DL models, assigns a confidence score, the Tanimoto similarity, to each of the candidate molecules, thus providing information on the reliability of the identification. By construction, the number of times a certain substructure is present in the molecule is lost during the hashing process, necessary to make them useful for machine learning applications. We show that it is possible to complement the fingerprint-based virtual screening with global information provided by another DL model that predicts from the same HR--AFM stacks the chemical formula, boosting the identification accuracy up to a 97.6\%. Finally, we perform a limited test with experimental images, obtaining promising results towards the application of this pipeline under real conditions
Abstract（参考訳）: HR-AFMと呼ばれる)CO-機能性金属先端を持つ非接触原子間力顕微鏡は、表面上に吸着した個々の分子の内部構造に全く前例のない解像度でアクセスできる。従来の研究によると、深層学習(DL)モデルは、定数重HR-AFM画像の3次元スタックに符号化された化学情報や構造情報を検索でき、分子識別に繋がった。本研究では,3D HR-AFMスタックからこの最適化された構造記述子を抽出し,仮想スクリーニングにより,予測されたECFP4から分子を精度95.4\%の精度で同定する。さらに、従来のDLモデルとは異なり、この手法は各候補分子に信頼スコアである谷本類似度を割り当て、識別の信頼性に関する情報を提供する。構築によって、分子内にあるサブ構造が存在する回数は、ハッシュプロセス中に失われ、機械学習アプリケーションに役立てるために必要となる。我々は,指紋による仮想スクリーニングを,同一のHR-AFMスタックから化学式を予測した別のDLモデルによって提供されるグローバル情報と補完することができ,識別精度を97.6\%まで向上させることができることを示す。最後に,実験画像を用いた限定的な実験を行い,実環境下でのパイプライン適用に向けた有望な結果を得た。

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