論文の概要: DiffNMR2: NMR Guided Sampling Acquisition Through Diffusion Model Uncertainty

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05230v1
• Date: Thu, 06 Feb 2025 20:10:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:30:19.463971
• Title: DiffNMR2: NMR Guided Sampling Acquisition Through Diffusion Model Uncertainty
• Title（参考訳）: DiffNMR2: 拡散モデル不確実性によるNMR誘導サンプリング取得
• Authors: Etienne Goffinet, Sen Yan, Fabrizio Gabellieri, Laurence Jennings, Lydia Gkoura, Filippo Castiglione, Ryan Young, Idir Malki, Ankita Singh, Thomas Launey,
• Abstract要約: 本稿では,タンパク質NMRデータに基づく拡散モデルに基づく新しいサブサンプリング手法を提案する。 提案手法は, モデル不確実性を用いてアンダーサンプルスペクトルを反復的に再構成し, その後のサンプリングをガイドし, 取得時間を著しく短縮する。 この進歩は、薬物発見から物質科学まで、迅速かつ高分解能のスペクトル分析が不可欠である多くの応用を約束する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4634393035848494
• License:
• Abstract: Nuclear Magnetic Resonance (NMR) spectrometry uses electro-frequency pulses to probe the resonance of a compound's nucleus, which is then analyzed to determine its structure. The acquisition time of high-resolution NMR spectra remains a significant bottleneck, especially for complex biological samples such as proteins. In this study, we propose a novel and efficient sub-sampling strategy based on a diffusion model trained on protein NMR data. Our method iteratively reconstructs under-sampled spectra while using model uncertainty to guide subsequent sampling, significantly reducing acquisition time. Compared to state-of-the-art strategies, our approach improves reconstruction accuracy by 52.9\%, reduces hallucinated peaks by 55.6%, and requires 60% less time in complex NMR experiments. This advancement holds promise for many applications, from drug discovery to materials science, where rapid and high-resolution spectral analysis is critical.
• Abstract（参考訳）: 核磁気共鳴分光法(NMR)は、高周波パルスを用いて化合物の核の共鳴を探査し、その構造を決定する。 高分解能NMRスペクトルの取得時間は、特にタンパク質のような複雑な生物学的サンプルにとって重要なボトルネックとなっている。 本研究では,タンパク質NMRデータに基づく拡散モデルに基づく,新規で効率的なサブサンプリング戦略を提案する。 提案手法は, モデル不確実性を用いてアンダーサンプルスペクトルを反復的に再構成し, その後のサンプリングをガイドし, 取得時間を著しく短縮する。 現状の戦略と比較して,提案手法は再現精度を52.9%向上し,幻覚ピークを55.6%低減し,複雑なNMR実験では60%の時間を要する。 この進歩は、薬物発見から物質科学まで、迅速かつ高分解能のスペクトル分析が不可欠である多くの応用を約束する。

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