今天为大家介绍的是来自Connor W. Coley团队的一篇论文。模型可以将我们对化学反应性的理解具体化,并在新合成过程的发展中发挥有用的作用。例如,它们可以用来评估假设的反应条件或在计算机中模拟基质的耐受性。作者认为或许最决定性的因素是训练数据的组成,以及这些数据是否足够训练出一个能够在整个关注领域内做出准确预测的模型。在这里,作者讨论了
ACS Cent Sci|基于几何深度学习的配体设计 2023年11月17日,来自斯坦福大学计算机科学系的Ron O. Dror团队在ACS Central Science发表论文GeometricDeep Learningfor Structure-BasedLigandDesign。 药物设计中一个普遍的挑战是确定如何扩展配体以改善配体的各种属性。添加单个化学基团对于引导优化任务非常重要,而添加多个基团对...
相比之下ACS的新贵ACS Cent Sci（以下称ACS CS）则更为尴尬，几乎面临IF和地位双扑街的问题。好的方面...
大家好,本周给大家推荐一篇发表在ACS Cent. Sci. 上的文章,Supramolecular Guest Exchange in Cucurbituril for Bioorthogonal Fluorogenic Imaging across the Visible Spectrum。文章的通讯作者是来自贾瓦哈拉尔·尼赫鲁高级科学研究中心的Sarit S. Ag...
国际简称:ACS Cent. Sci. 出版周期:Monthly 研究方向:Chemical Engineering - General Chemical Engineering 出版语言:English 创刊时间:2015 是否预警:否 出版地区:UNITED STATES 是否OA:开放 期刊介绍 《Acs Central Science》(《中央科学》)是一本由American Chemical Society出版的Chemical Engineering-General Chemical...
该研究成果以“Single-Center Trifunctional Organocatalyst Enables Fast and Controlled Polymerization on N-Carboxyanhydride”为题发表在ACS Central Science(DOI:10.1021/acscentsci.4c01346)。文章的关键创新之处在于阳离子催化剂共轭结构...
成果简介 天津大学张兵/吴永萌团队直接利用海水作为氯源和电解液，成功实现了α,α-二氯酮的高效电化学合成。通过反应机理分析及DFT辅助催化剂筛选，设计合成NiCo2O4纳米锥阳极，利用其尖端效应抑制竞争性氧气和氯气析出反应、富集Cl⁻和OH⁻离子、加速α,α-二氯酮电合成。并通过一系列自由基验证策略提出了氯自由...
机械性能的高通量筛选可以通过帮助材料发现和开发预测模型来改变材料科学研究。然而,只有少数这样的分析被报道,需要定制或昂贵的设备,而当前的表征吞吐量无法满足对用于预测模型的大量材料属性数据集的日益增长的需求。 摘要 最近,美国西北大学Muzhou Wang教授团队通过使用普通实验室离心机、多孔板和微粒开发高通量比色粘附...
Stem Cells and Human Embryos http://pubs.acs.org/doi/abs/10.1021/acscentsci.5b00370 ...
图片来源于ACS Cent. Sci.接着研究者尝试使用证据性的方法度量贝叶斯优化参数的不确定性，期望快速发现具有目标特性的分子。作者使用含有5万个分子的对接数据集来尝试从少数的对接中来识别最佳配体。主动学习迭代地从随机的 1% 子集开始，根据给定的不确定性为置信上限采集新样本。同时使用 D-MPNN 作为替代模型，预测...