MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2107015503 · doi:10.1021/ci025526c

A Survey and New Results on Computer Enumeration of Polyhex and Fusene Hydrocarbons

2003· article· en· W2107015503 sur OpenAlexaff
Gunnar Brinkmann, Gilles Caporossi, Pierre Hansen

Notice bibliographique

RevueJournal of Chemical Information and Computer Sciences · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputational Drug Discovery Methods
Établissements canadiensGroup for Research in Decision AnalysisHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnumerationAdjacency listConstructiveBoundary (topology)Computer scienceEnantiomerGraphCombinatoricsCode (set theory)Source codeOrientation (vector space)AlgorithmMathematicsProcess (computing)Theoretical computer scienceChemistryStereochemistryGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

After a short historic review, we briefly describe a new algorithm for constructive enumeration of polyhex and fusene hydrocarbons. In this process our algorithm also enumerates isomers and symmetry groups of molecules (which implies enumeration of enantiomers). Contrary to previous methods often based on the boundary code or its variants (which records orientation of edges along the boundary) or on the DAST code, which uses a rigid dualist graph (whose vertices are associated with faces and edges with adjacency between them), the proposed algorithm proceeds in two phases. First inner dual graphs are enumerated; then molecules obtained from each of them by specifying angles between adjacent edges are obtained. Favorable computational results are reported. The new algorithm is so fast that output of the structures is by far the most time-consuming part of the process. It thus contributes to enumeration in chemistry, a topic studied for over a century, and is useful in library making, QSAR/QSPR, and synthesis studies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,006

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Chemical Information and Computer SciencesMême sujetComputational Drug Discovery MethodsTravaux en français237 207