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Enregistrement W2505338331 · doi:10.1002/jcc.24452

Design of [2]rotaxane through image threshold segmentation of electrostatic potential image

2016· article· en· W2505338331 sur OpenAlexaff
Pingying Liu, Qiufeng Chen, Jing Ma

Notice bibliographique

RevueJournal of Computational Chemistry · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueSupramolecular Chemistry and Complexes
Établissements canadiensMinistry of Education and Child Care
Organismes subventionnairesNanjing UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésRotaxaneImage (mathematics)Artificial intelligenceImage segmentationComputer visionSegmentationChemistryComputer sciencePattern recognition (psychology)Materials scienceSupramolecular chemistryMoleculeOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An electrostatic potential (ESP)-based image segmentation method has been used to estimate the ability of proton donation and acceptance involved in ring-rod recognition. The relative binding strength of [2]rotaxane has also been further estimated from the difference of the characteristic image-segmentation derived ESP between proton donor and proton acceptor. The size and electrostatic compatibility criteria are introduced to guide the design of interlocked [2]rotaxane. A library of 75 thermodynamically stable [2]rotaxane candidates has been generated, including 16 experimentally known systems. The theoretical results for 16 experimentally known [2]rotaxanes are in good agreement with both the experimental association constants and density functional theory-calculated binding energies. Our ESP-based image segmentation model is also applicable to the tristable [2]rotaxane molecular shuttle as well as [1]rotaxane with self-inclusion function, indicating this simple method is generic in the field of constructing other supramolecular architectures formed with donor/acceptor molecular recognition. © 2016 Wiley Periodicals, Inc.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,196
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,240 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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