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J-GLOBAL ID：202202231627468052   整理番号：22A0725685

塩基性化学構造と代理計量を用いた深層ニューラルネットワーク(DNN)による有機化学物質に対する溶質記述子の予測【JST・京大機械翻訳】

Predicting Solute Descriptors for Organic Chemicals by a Deep Neural Network (DNN) Using Basic Chemical Structures and a Surrogate Metric

著者 (2件)： Zhang Kai (Department of Civil and Environmental Engineering, Case Western Reserve University, Ohio, United States) ,  Zhang Huichun (Department of Civil and Environmental Engineering, Case Western Reserve University, Ohio, United States)
資料名： Environmental Science & Technology  (Environmental Science & Technology)
巻： 56  号： 3  ページ： 2054-2064  発行年： 2022年 
JST資料番号： B0839A  ISSN： 0013-936X  CODEN： ESTHA  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： 溶質記述子は,ポリパラメータ線形自由エネルギー関係(pp-LFERs)による化学移動プロセスのモデル化に広く使用されている。しかし,新しい有機化学物質に対して,これらの記述子を正確に迅速に得るには,まだ大きな困難がある。本研究では,化学物質のSMILESのみを必要とするモデル(PaDEL-DNN)を構築し,深層ニューラルネットワーク(DNN)とPaDEL化学表現を用いてpp-LFER記述子を満足に推定した。PaDEL-DNN-推定pp-LFER記述子は,貯蔵-脂質/水分配係数(logK_貯蔵-脂質/水),生物濃縮係数(BCF),水溶性(ESOL),および水和自由エネルギー(遊離溶媒)のモデリングにおいて良好な性能を示した。次に,広く利用可能な特性,例えばlogP(オクタノール-水分配係数)の推定値の精度が,より少ない利用可能なが関連する特性の推定を較正できると仮定して,筆者らは,推定pp-LFER記述子の全体的精度を評価するための代理メトリックとしてlogPを提案した。pp-LFER記述子をlogK_貯蔵-脂質/水,BCF,ESOL,およびフリーソルブを用いて,その推定pp-LFER記述子が代理メトリックにより「正確な」と見なされる化学物質に対して約0.1log単位低い誤差を達成した。PaDEL-DNNモデルの解釈は,訓練データセットにおけるいくつかの(約5)”類似”化学物質を持つ与えられた試験化学物質が正確な推定に重要であることを明らかにしたが,残りの少ない類似訓練化学物質は妥当なベースライン推定値を提供した。最後に,PaDEL-DNNを代理メトリックと組み合わせることにより,2800以上の持続性,生物蓄積,および毒性化学物質に対するpp-LFER記述子を合理的に推定した。全体として,PaDEL-DNN/サロゲートメトリックと新しく推定した記述子は,化学移動モデリングに大いに役立つであろう。Copyright 2022 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： 自由エネルギー ,  精度 ,  水和 ,  脂質 ,  モデリング ,  *有機化合物 ,  分配係数 ,  *溶質 ,  水溶性 ,  化学物質 ,  推定量 ,  エネルギー相関 ,  *塩基性
準シソーラス用語： *化学構造 ,  訓練データ ,  線形自由エネルギー関係 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： 化学類似性 ,  化学移動モデリング ,  評価計量 ,  モデル解釈 ,  オクタノール-水分配係数 ,  PaDEL ,  pp-LFER記述子 ,  RDKit

分類 (1件)： その他の汚染原因物質  (SB05040W)

タイトルに関連する用語 (8件)： 塩基性 ,  化学構造 ,  計量 ,  深層ニューラルネットワーク ,  有機化学物質 ,  溶質 ,  記述子 ,  予測