MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4318766583 · doi:10.1038/s41597-023-01977-8

Reaction profiles for quantum chemistry-computed [3 + 2] cycloaddition reactions

2023· article· en· W4318766583 sur OpenAlexaff
Thijs Stuyver, Kjell Jorner, Connor W. Coley

Notice bibliographique

RevueScientific Data · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueClick Chemistry and Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesVetenskapsrådet
Mots-clésCycloadditionWorkflowClick chemistryReactivity (psychology)Computer scienceChemistryComputational chemistryQuantum chemistryBenchmarkingReaction mechanismCombinatorial chemistryComputational scienceBiochemical engineeringOrganic chemistryDatabaseCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bio-orthogonal click chemistry based on [3 + 2] dipolar cycloadditions has had a profound impact on the field of biochemistry and significant effort has been devoted to identify promising new candidate reactions for this purpose. To gauge whether a prospective reaction could be a suitable bio-orthogonal click reaction, information about both on- and off-target activation and reaction energies is highly valuable. Here, we use an automated workflow, based on the autodE program, to compute over 5000 reaction profiles for [3 + 2] cycloadditions involving both synthetic dipolarophiles and a set of biologically-inspired structural motifs. Based on a succinct benchmarking study, the B3LYP-D3(BJ)/def2-TZVP//B3LYP-D3(BJ)/def2-SVP level of theory was selected for the DFT calculations, and standard conditions and an (aqueous) SMD model were imposed to mimic physiological conditions. We believe that this data, as well as the presented workflow for high-throughput reaction profile computation, will be useful to screen for new bio-orthogonal reactions, as well as for the development of novel machine learning models for the prediction of chemical reactivity more broadly.

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)0,003
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,242 · 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
GenreJeu de données

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

En bref

Citations48
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScientific DataMême sujetClick Chemistry and ApplicationsTravaux en français237 207