不确定性意识预测195Pt化学转移从有限的数据
Alexander Meßler1, Hilke Bahmann1
1Department of Physical and Theoretical Chemistry, University of Wuppertal, Gaussstr. 20, 42119 Wuppertal, Germany.
预测-195 (195Pt) 的NMR化学转移对于开发新的基药物和催化剂至关重要. 这项研究引入了高斯过程回归模型,以准确预测这些变化,提高了表征效率.
科学领域:
- 药品化学 药品化学 是一个
- 一致性催化剂的同质性.
- 核磁共振 (NMR) 光谱学 核磁共振 (NMR) 光谱学
背景情况:
- (Pt) 复合物在药物化学和催化中至关重要.
- 使用NMR对195Pt复合物的表征是标准的,但由于广泛的化学转移和低分辨率,具有挑战性.
- 需要准确预测195Pt化学转移,以缩小范围并促进实验测量.
研究的目的:
- 为195Pt NMR化学转移开发准确的预测模型.
- 探索机器学习的应用,特别是高斯过程回归 (GPR),用于重核转移预测.
- 为新型基于Pt的化合物的高效表征提供一个工具.
主要方法:
- 为Pt化学转移预测开发高斯过程回归 (GPR) 模型.
- 使用了292 Pt复杂结构的数据集.
- 采用了三个不同的描述符来编码模型训练的分子特征.
主要成果:
- GPR模型成功预测了195Pt的化学变化.
- 来自后方方差异的预测不确定性有助于估计给定Pt复合体的合理转移范围.
- 最好的模型在测试组中达到114ppm的平均绝对误差 (MAE),超过了相对论DFT计算.
结论:
- 高斯过程回归为预测Pt NMR化学转移提供了一种可行且准确的方法.
- 开发的模型可以显著帮助复合物的表征.
- 这种方法为Pt NMR预测提供了传统计算方法的有价值的替代方案.
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