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首页> 美国卫生研究院文献>Journal of Cheminformatics >Flexible heuristic algorithm for automatic molecule fragmentation: application to the UNIFAC group contribution model
【2h】

Flexible heuristic algorithm for automatic molecule fragmentation: application to the UNIFAC group contribution model

机译：灵活的启发式算法用于自动分子裂解：在UNIFAC组贡献模型中的应用

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摘要

A priori calculation of thermophysical properties and predictive thermodynamic models can be very helpful for developing new industrial processes. Group contribution methods link the target property to contributions based on chemical groups or other molecular subunits of a given molecule. However, the fragmentation of the molecule into its subunits is usually done manually impeding the fast testing and development of new group contribution methods based on large databases of molecules. The aim of this work is to develop strategies to overcome the challenges that arise when attempting to fragment molecules automatically while keeping the definition of the groups as simple as possible. Furthermore, these strategies are implemented in two fragmentation algorithms. The first algorithm finds only one solution while the second algorithm finds all possible fragmentations. Both algorithms are tested to fragment a database of 20,000+ molecules for use with the group contribution model Universal Quasichemical Functional Group Activity Coefficients (UNIFAC). Comparison of the results with a reference database shows that both algorithms are capable of successfully fragmenting all the molecules automatically. Furthermore, when applying them on a larger database it is shown, that the newly developed algorithms are capable of fragmenting structures previously thought not possible to fragment. Electronic supplementary materialThe online version of this article (10.1186/s13321-019-0382-3) contains supplementary material, which is available to authorized users.
机译：热物理性质的先验计算和预测性热力学模型对开发新的工业过程非常有帮助。基团贡献方法将目标特性与基于给定分子的化学基团或其他分子亚基的贡献联系起来。但是，通常将分子片段化成其亚基通常是手动完成的，这妨碍了基于大型分子数据库的新基团贡献方法的快速测试和开发。这项工作的目的是开发策略，以克服试图自动片段化分子时出现的挑战，同时保持基团的定义尽可能简单。此外，这些策略以两种分段算法实现。第一种算法仅找到一个解决方案，而第二种算法则找到所有可能的碎片。对这两种算法均进行了测试，以将20,000+个分子的数据库片段化，以便与组贡献模型通用拟化学官能团活性系数（UNIFAC）一起使用。将结果与参考数据库进行比较，结果表明这两种算法均能够成功地自动裂解所有分子。此外，当将它们应用于更大的数据库时，表明新开发的算法能够对以前认为不可能进行分段的结构进行分段。电子补充材料本文的在线版本（10.1186 / s13321-019-0382-3）包含补充材料，授权用户可以使用。

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