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J-GLOBAL ID：202002240638624534   整理番号：20A1132330

NMR化学シフト予測のためのニューラルメッセージパッシング【JST・京大機械翻訳】

Neural Message Passing for NMR Chemical Shift Prediction

著者 (6件)： Kwon Youngchun (Samsung Advanced Institute of Technology, Samsung Electronics Co., Ltd., Suwon, Republic of Korea) ,  Kwon Youngchun (Department of Computer Science and Engineering, Seoul National University, Seoul, Republic of Korea) ,  Lee Dongseon (Samsung Advanced Institute of Technology, Samsung Electronics Co., Ltd., Suwon, Republic of Korea) ,  Choi Youn-Suk (Samsung Advanced Institute of Technology, Samsung Electronics Co., Ltd., Suwon, Republic of Korea) ,  Kang Myeonginn (Department of Industrial Engineering, Sungkyunkwan University, Suwon, Republic of Korea) ,  Kang Seokho (Department of Industrial Engineering, Sungkyunkwan University, Suwon, Republic of Korea)
資料名： Journal of Chemical Information and Modeling  (Journal of Chemical Information and Modeling)
巻： 60  号： 4  ページ： 2024-2030  発行年： 2020年 
JST資料番号： A0294A  ISSN： 1549-9596  CODEN： JCISD8  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： NMRスペクトルの迅速で正確な予測は,大規模な分子の自動構造の検証と解明を可能にする。本論文では,NMRデータベースからの学習の改良法を提案し,新しい分子のNMR活性原子の化学シフトを予測した。この目的のために,著者らは,分子のグラフ表現上で動作するメッセージパッシングニューラルネットワークを用いた。グラフ表現のコンパクト性と情報性は,陰的に水素原子を処理し,種々のノードとエッジ特徴を組み込むことによって強化される。実験的研究は,提案した方法が小分子の1H NMR及び13C NMRスペクトルにおける化学シフトに対するより高い予測性能を達成することを示した。この方法を適用して,候補分子のセットからの探索により,新しいNMRスペクトルの正しい分子構造を決定した。Copyright 2020 American Chemical Society All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *NMR【磁気共鳴】 ,  *化学シフト ,  分子構造 ,  データベース ,  ニューラルネットワーク ,  陽子磁気共鳴 ,  スペクトル ,  コンパクト性 ,  小分子
準シソーラス用語： *メッセージパッシング ,  水素原子 ,  NMRスペクトル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 有機化合物の磁気共鳴スペクトル(分子)  (BH06073K) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (3件)： NMR ,  化学シフト ,  予測