基于机器学习的SERS化学空间用于未经训练的分子结构和光谱的双向预测
Jaslyn Ru Ting Chen1, Emily Xi Tan1, Jingxiang Tang2
1School of Chemistry, Chemical Engineering and Biotechnology, Nanyang Technological University, 21 Nanyang Link, Singapore 637371, Singapore.
Journal of the American Chemical Society
|February 14, 2025
概括
这项研究介绍了表面增强拉曼散射 (SERS) 光谱的机器学习 (ML) 模型. 对于未知分子,ML模型可以准确地预测SERS光谱中的分子结构,反之亦然.
科学领域:
- 分析化学
- 光谱学
- 机器学习
背景情况:
- 使用表面增强拉曼散射 (SERS) 光谱识别未知分子是由于依赖现有的光谱数据库而受到限制.
- 广的化学空间使得使用当前的方法进行全面的光谱编目和预测是不切实际的.
研究的目的:
- 开发基于机器学习 (ML) 的方法,用于从SERS光谱和未训练分子结构的光谱中预测分子结构.
- 建立一个预测性的SERS化学空间,利用光谱结构的相关性.
主要方法:
- 使用四个类别 (酒精,化物,氨基,碳酸) 的 38 个线性分子的 SERS 化学空间.
- 开发了一种两步的机器学习框架,用于光谱对结构的预测 (分类和回归).
- 采用极度梯度提升 (XGBoost) 回归器进行结构对光谱的预测.
主要成果:
- 在未经训练的分子上实现了>90%的双向光谱结构预测.
- 在预测功能组和≤1碳区别的链条长度方面,已证明100%的准确性.
- 预测的光谱与实验光谱相比,获得了90.4%的平均等号相似性.
结论:
- 基于ML的SERS化学空间能够通过预测光谱结构关系来准确识别未知的分子.
- 这种预测模型方法将分子识别从光谱匹配转移到理解基本相关性.
- 这些发现支持SERS化学空间的扩大,用于高级SERS技术.
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