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J-GLOBAL ID：202002212380509106   整理番号：20A0282625

不斉水素化を用いた概念実証の証明としての不斉触媒のための統一機械学習プロトコル【JST・京大機械翻訳】

A unified machine-learning protocol for asymmetric catalysis as a proof of concept demonstration using asymmetric hydrogenation

著者 (7件)： Singh Sukriti (Department of Chemistry, Indian Institute of Technology Bombay, Powai, 400076 Mumbai, India) ,  Pareek Monika (Department of Chemistry, Indian Institute of Technology Bombay, Powai, 400076 Mumbai, India) ,  Changotra Avtar (Department of Chemistry, Indian Institute of Technology Bombay, Powai, 400076 Mumbai, India) ,  Banerjee Sayan (Department of Chemistry, Indian Institute of Technology Bombay, Powai, 400076 Mumbai, India) ,  Bhaskararao Bangaru (Department of Chemistry, Indian Institute of Technology Bombay, Powai, 400076 Mumbai, India) ,  Balamurugan P. (Industrial Engineering and Operations Research, Indian Institute of Technology Bombay, Powai, 400076 Mumbai, India) ,  Sunoj Raghavan B. (Department of Chemistry, Indian Institute of Technology Bombay, Powai, 400076 Mumbai, India)
資料名： Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America  (Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America)
巻： 117  号： 3  ページ： 1339-1345  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0387A  ISSN： 0027-8424  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 非対称触媒の設計は,一般的に時間および資源集約的な発見的努力を含んでいる。近年の機械学習(ML)分野における効率的な触媒的不斉反応と急速な成長に対する興味の着実な増加の観点から,これらの2つの重要なドメインを考案した。アルケンとイミンの不斉水素化のエナンチオ選択性に影響する傾向を有する5つの異なる非対称ビナフチル誘導触媒ファミリーからの量子化学的に誘導された分子記述子のセットを選択した。368の基質-触媒組合せのセットの分子パラメータを用いて構築されたランダムフォレスト(RF)の予測力は,実験的に知られた値と比較して約8.4±1.8の予測エナンチオマ過剰(%ee)において,二乗平均誤差(rmse)で印象的であることが分かった。RFの精度は,畳込みニューラルネットワーク,ディシジョンツリー,およびeXtreme勾配ブースティングのような他のML法よりも優れていることが分かった。提案した方法は,非対称変換のための触媒の設計において,飛躍的な前進を提供することが期待される。Copyright 2020 The Author(s). Published by PNAS. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *不斉触媒 ,  計算化学 ,  アルケン ,  非対称性 ,  量子化学 ,  イミン ,  ディシジョンツリー ,  集中化 ,  エナンチオマ ,  基質 ,  *機械学習 ,  分子定数 ,  不斉反応 ,  *触媒
準シソーラス用語： *不斉水素化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 不斉触媒作用 ,  機械学習 ,  計算化学

分類 (5件)： 心理学一般  (AE01000T) ,  遺伝子の構造と化学  (EC02020U) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  中枢神経系  (EJ12030F) ,  遺伝子発現  (EC02040Q)

タイトルに関連する用語 (7件)： 不斉水素化 ,  概念 ,  実証 ,  証明 ,  不斉触媒 ,  機械学習 ,  プロトコル