Artificial Neural Networks for Guest Chirality Classification through Supramolecular Interactions

Jaros?aw M. Granda; Janusz Jurczak

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Artificial Neural Networks for Guest Chirality Classification through Supramolecular Interactions

机译：通过超分子相互作用的客体手性分类的人工神经网络

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A novel strategy for classification of guest chirality based on the combination of artificial neural networks and anion-receptor chemistry is reported. The receptor reported herein forms supramolecular complexes with a variety of biologically important carboxylates, in which the chemical shift changes during addition of anions result in complex guest-stereochemistry-dependent patterns as followed by 1H NMR spectroscopy. The neural network had learnt these patterns from a training set of 12 anions, and successfully identified the “unknown” chirality of 14 guests present in the test set. Additionally, principal component analysis could discriminate most of the guests studied (26) and allowed for identification of the receptor protons, which are responsible for information transfer of guest chirality.

机译：报道了一种基于人工神经网络和阴离子受体化学相结合的客体手性分类策略。本文报道的受体与多种生物学上重要的羧酸盐形成超分子复合物，其中在阴离子添加过程中的化学位移变化导致复杂的客体-立体化学依赖性模式，随后是1 H NMR光谱。神经网络已经从12个阴离子的训练集中学习了这些模式，并成功地确定了测试集中存在的14位来宾的“未知”手性。此外，主成分分析可以区分大多数研究的客体（26），并可以识别负责客体手性信息传递的受体质子。

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来源
《Chemistry: A European journal》 |2014年第39期|共5页
作者
Jaros?aw M. Granda; Janusz Jurczak;
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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
anions; chirality; receptors; structure–activity relationships; supramolecular chemistry;

机译：阴离子;手性;受体;结构-活性关系;超分子化学;

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