Aromaticity of rings-in-molecules (RIMs) from electron localization–delocalization matrices (LDMs)
Notice bibliographique
Résumé
A new and powerful molecular descriptor termed the LDM (localization–delocalization matrix) has recently been proposed as a molecular fingerprinting tool and has been shown to yield robust quantitative-structure-to-activity/property-relationships (QSAR/QSPR). An LDM lists the average number of electrons localized within an atom in a molecule along its diagonal while the off-diagonal elements are the pair-wise average number of electrons shared between every pair of atoms in the molecule, bonded or not. Hence, the LDM is a representation of a fuzzy molecular graph that accounts for the whereabouts of all electron(s) in the molecule and can be expected to encode for several facets of its chemistry at once. We show that the LDM captures the aromatic character of a ring-in-a-molecule by comparing the aromaticity ranking based on the LDMs and their eigenvalues of 6-membered carbon rings within (polycyclic) benzenoid hydrocarbons with the ranking based on four well-established local aromaticity measures (harmonic oscillator model of aromaticity, acromatic fluctuation index, para delocalization index, and nucleus independent chemical shift(0)).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».