alfabet

기계 학습에서 파생된 빠르고 정확한 결합 해리 엔탈피 도구(ALFABET)

이 라이브러리에는 C, H, N 및 O 원자가 포함된 유기 분자의 동질 결합 해리 에너지(BDE)를 예측하기 위한 훈련된 그래프 신경망 모델이 포함되어 있습니다. 이 패키지는 bde.ml.nrel.gov에서 웹 기반 모델 예측에 대한 명령줄 인터페이스를 제공합니다.

기본 인터페이스는 다음과 같이 작동합니다. 여기서 predict 대상 분자의 SMILES 문자열 목록을 예상합니다.

 >> > from alfabet import model
>> > model . predict ([ 'CC' , 'NCCO' ])

  molecule  bond_index bond_type fragment1 fragment2  ...    bde_pred  is_valid
0       CC           0       C-C     [CH3]     [CH3]  ...   90.278282      True
1       CC           1       C-H       [H]    [CH2]C  ...   99.346184      True
2     NCCO           0       C-N   [CH2]CO     [NH2]  ...   89.988495      True
3     NCCO           1       C-C    [CH2]O    [CH2]N  ...   82.122429      True
4     NCCO           2       C-O   [CH2]CN      [OH]  ...   98.250961      True
5     NCCO           3       H-N       [H]   [NH]CCO  ...   99.134750      True
6     NCCO           5       C-H       [H]   N[CH]CO  ...   92.216087      True
7     NCCO           7       C-H       [H]   NC[CH]O  ...   92.562988      True
8     NCCO           9       H-O       [H]    NCC[O]  ...  105.120598      True

이 모델은 입력 분자의 모든 단일 비순환 결합을 끊고 결합 해리 에너지를 계산합니다. 일반적인 예측 오류는 1kcal/mol 미만입니다. 이 모델은 Tensorflow(2.x)를 기반으로 하며 신경 지문 라이브러리(0.1.x)를 많이 사용합니다.

자세한 내용은 출판물을 참조하십시오: St. John, PC, Guan, Y., Kim, Y., Kim, S., & Paton, RS (2020). 1초 미만의 계산 비용으로 거의 화학적 정확도로 유기 동질분해 결합 해리 엔탈피를 예측합니다. 네이처 커뮤니케이션즈, 11(1). doi:10.1038/s41467-020-16201-z

참고: 텍스트에 설명된 정확한 모델의 경우 alfabet 버전 0.0.x를 설치하세요. 버전 >0.1이 tensorflow 2에 대해 업데이트되었습니다.

설치

rdkit 사용하지 않으면 설치가 어려울 수 있으므로 conda 사용하여 설치하는 것이 좋습니다.

$ conda create -n alfabet -c conda-forge python=3.7 rdkit
$ source activate alfabet
$ pip install alfabet
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