Jove
Visualize
お問い合わせ
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
JoVEについて
概要リーダーシップブログJoVEヘルプセンター
著者向け
出版プロセス編集委員会範囲と方針査読よくある質問投稿
図書館員向け
推薦の声購読アクセスリソース図書館諮問委員会よくある質問
研究
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of Experimentsアーカイブ
教育
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab Manual教員リソースセンター教員サイト
利用規約
プライバシーポリシー
ポリシー

関連する概念動画

Drug Discovery: Overview01:26

Drug Discovery: Overview

10.7K
Drug discovery is a multifaceted process involving extensive screening, testing, and optimization of lead compounds to identify potential new drugs for therapeutic use. It combines several approaches, including screening large numbers of natural products, chemical modification of known active molecules, identification of new drug targets, and rational design based on biological mechanisms and drug-receptor structure. These approaches are carried out in both academic research laboratories and...
10.7K

こちらも読む

関連記事

共著者、ジャーナル、引用グラフによってこの研究に関連する記事。

並び替え
Same author

Correction to "The Atroposelective Iodination of 2-Amino-6-arylpyridines Catalyzed by Chiral Disulfonimides Actually Proceeds via Brønsted Base Catalysis: A Combined Experimental, Computational, and Machine-Learning Study".

Journal of the American Chemical Society·2026
Same author

Stereodivergent Construction of <i>trans</i>-Decalin-Based Terpenoids.

Journal of the American Chemical Society·2026
Same author

Highly Catalytic Allylation of Native Carbohydrates in Water with Indium: Kinetic, Mechanistic, and Spectroscopic Studies.

Journal of the American Chemical Society·2026
Same author

The Atroposelective Iodination of 2-Amino-6-arylpyridines Catalyzed by Chiral Disulfonimides Actually Proceeds via Brønsted Base Catalysis: A Combined Experimental, Computational, and Machine-Learning Study.

Journal of the American Chemical Society·2026
Same author

Unleashing the Power of Potassium 2-Ethylhexanoate as a Mild and Soluble Base for Pd-Catalyzed C-N Cross-Coupling.

Journal of the American Chemical Society·2025
Same author

Data-Driven Prediction of Enantioselectivity for the Sharpless Asymmetric Dihydroxylation: Model Development and Experimental Validation.

ACS central science·2025
Same journal

Radical Cascades on Seawater Microdroplets Drive Atmospheric Mercury Oxidation.

Journal of the American Chemical Society·2026
Same journal

Superior Selective and Fast NH<sub>3</sub> Adsorption of Soft Porous MOF/Ionic Liquid Composites with Ordering Phase Transitions.

Journal of the American Chemical Society·2026
Same journal

Systematic Catalyst Variation for Improved Stereoselective Epoxide Polymerization: Subtle Modifications Resulting in Superior Efficiency.

Journal of the American Chemical Society·2026
Same journal

Deciphering the Halide Chemistry of Cl<sup>-</sup> and Br<sup>-</sup> in Enhancing Kinetics of Mg Plating/Stripping.

Journal of the American Chemical Society·2026
Same journal

Electrosynthesis of C<sub>6</sub> Chemicals by Propylene Oxidative Coupling on Au Surface.

Journal of the American Chemical Society·2026
Same journal

Statistical AI Enables Precise Screening of Multielement Catalysts.

Journal of the American Chemical Society·2026
関連記事をすべて見る

関連する実験動画

Updated: Dec 17, 2025

A Workflow for Lipid Nanoparticle LNP Formulation Optimization using Designed Mixture-Process Experiments and Self-Validated Ensemble Models SVEM
13:54

A Workflow for Lipid Nanoparticle LNP Formulation Optimization using Designed Mixture-Process Experiments and Self-Validated Ensemble Models SVEM

Published on: August 18, 2023

5.6K

カタリストの最適化のためのコンピュータ主導のワークフローの開発. ディスクリプター検証,サブセット選択,トレーニングセット分析

Jeremy J Henle1, Andrew F Zahrt1, Brennan T Rose1

  • 1Roger Adams Laboratory, Department of Chemistry, University of Illinois, Urbana, Illinois 61801, United States.

Journal of the American Chemical Society
|June 23, 2020
PubMed
まとめ
この要約は機械生成です。

この研究は,伝統的な経験主義を超えて,エナチオ選択的触媒の開発を合理化するための統計的アプローチを導入しています. この情報工学のワークフローは,触媒の最適化と予測モデリングの精度を高めます.

さらに関連する動画

Author Spotlight: Accelerating Discovery in Microporous Material Chemistry
07:20

Author Spotlight: Accelerating Discovery in Microporous Material Chemistry

Published on: October 6, 2023

4.2K
Quantitative Structure-Activity Relationship, Activity Prediction, and Molecular Dynamics of Non-nucleotide Reverse Transcriptase Inhibitors
10:29

Quantitative Structure-Activity Relationship, Activity Prediction, and Molecular Dynamics of Non-nucleotide Reverse Transcriptase Inhibitors

Published on: May 9, 2025

2.0K

関連する実験動画

Last Updated: Dec 17, 2025

A Workflow for Lipid Nanoparticle LNP Formulation Optimization using Designed Mixture-Process Experiments and Self-Validated Ensemble Models SVEM
13:54

A Workflow for Lipid Nanoparticle LNP Formulation Optimization using Designed Mixture-Process Experiments and Self-Validated Ensemble Models SVEM

Published on: August 18, 2023

5.6K
Author Spotlight: Accelerating Discovery in Microporous Material Chemistry
07:20

Author Spotlight: Accelerating Discovery in Microporous Material Chemistry

Published on: October 6, 2023

4.2K
Quantitative Structure-Activity Relationship, Activity Prediction, and Molecular Dynamics of Non-nucleotide Reverse Transcriptase Inhibitors
10:29

Quantitative Structure-Activity Relationship, Activity Prediction, and Molecular Dynamics of Non-nucleotide Reverse Transcriptase Inhibitors

Published on: May 9, 2025

2.0K

科学分野:

  • カタリシス
  • コンピュータ化学
  • 化学情報学

背景:

  • エナチオセレクティブな触媒の開発は,伝統的に経験的方法に依存しており,それは人間の専門知識によって制限されています.
  • 触媒の最適化に より体系的でデータ主導的なアプローチが必要である.

研究 の 目的:

  • 統計的方法を用いて触媒の最適化のための補完的なアプローチを提示する.
  • 触媒の開発を効率化するための情報工学のワークフローを開発し,検証する.

主な方法:

  • 触媒の最適化のための統計的方法を使用した.
  • ケーススタディで確認された形状に依存する分子記述子
  • 様々な方法を用いて予測モデルのデータ要求を調査した.
  • アルゴリズムで選択されたモデルと商用で利用可能なモデルを比較した.
  • 限られたデータセットを拡張するために無監督学習を使用しました.

主要な成果:

  • 構成に依存する分子表現は重要であると検証された.
  • 正確な予測モデルに必要なデータ量を決定した.
  • データ増強技術によりモデルの精度が向上しました.

結論:

  • 統計的方法は,経験的な触媒の開発に強力で補完的なアプローチを提供します.
  • 開発された情報工学のワークフローは,触媒の最適化における効率と精度を高めます.
  • データの増強と慎重な記述子の選択は 堅牢な予測モデルの鍵です