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Enregistrement W4386886337 · doi:10.1021/acs.jcim.3c00987

Toward Universal Substituent Constants: Relating QTAIM Functional Group Descriptors to Substituent Effect Proxies

2023· article· en· W4386886337 sur OpenAlexafffund
Kevin M. Lefrancois‐Gagnon, Robert C. Mawhinney

Notice bibliographique

RevueJournal of Chemical Information and Modeling · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputational Drug Discovery Methods
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesLakehead University
Mots-clésSubstituentChemistryPrincipal component analysisProxy (statistics)Linear regressionMultivariate statisticsGroup (periodic table)Quantitative structure–activity relationshipTransferabilitySolvationPartial least squares regressionComputational chemistryMoleculeStereochemistryMathematicsEconometricsStatisticsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Substituents modulate reactions, but their effects are commonly described by using proxies to their functional group properties. Substituent descriptors from the quantum theory of atoms in molecules, which are true functional group properties, are related here to these proxies, which have historically had chemically relevant meaning. Due to the large number of descriptors, multivariate analysis is used to intuit their significance. Multiple linear regression, principal component, and partial least squares regression analyses highlight that these substituent descriptors contain similar information to the proxies while being intrinsic, predictable substituent properties. Sources of error limiting quantitative reproduction of the proxy data include transferability, experimental accuracy, and solvation issues.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,486
Score d'incertitude au seuil0,404

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,232 · 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.

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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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