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QuantumScents: Quantum-Mechanical Properties for 3.5k Olfactory Molecules
Journal of Chemical Information and Modeling ( IF 5.6 ) Pub Date : 2023-11-21 , DOI: 10.1021/acs.jcim.3c01338 Jackson W Burns 1 , David M Rogers 2
Journal of Chemical Information and Modeling ( IF 5.6 ) Pub Date : 2023-11-21 , DOI: 10.1021/acs.jcim.3c01338 Jackson W Burns 1 , David M Rogers 2
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Quantitative structure–odor relationships are critically important for studies related to the function of olfaction. Current literature data sets contain expert-labeled molecules but lack feature data. This paper introduces QuantumScents, a quantum mechanics augmented derivative of the Leffingwell data set. QuantumScents contains 3.5k structurally and chemically diverse molecules ranging from 2 to 30 heavy atoms (CNOS) and their corresponding 3D coordinates, total PBE0 energy, molecular dipole moment, and per-atom Hirshfeld charges, dipoles, and ratios. The authors demonstrate that Hirshfeld charges and ratios contain sufficient information to perform molecular classification by training a Message Passing Neural Network with chemprop (Heid, E. ; et al. ChemRxiv, 2023, DOI: 10.26434/chemrxiv-2023-3zcfl) to predict scent labels. The QuantumScents data set is freely available on Zenodo along with the authors’ code, example models, and data set generation workflow (https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.8239853).
中文翻译:
QuantumScents:3.5k 嗅觉分子的量子力学特性
定量结构-气味关系对于与嗅觉功能相关的研究至关重要。当前的文献数据集包含专家标记的分子,但缺乏特征数据。本文介绍了 QuantumScents,这是 Leffingwell 数据集的量子力学增强导数。 QuantumScents 包含 3.5k 个结构和化学性质不同的分子,范围从 2 到 30 个重原子 (CNOS) 及其相应的 3D 坐标、总 PBE0 能量、分子偶极矩以及每个原子的赫什菲尔德电荷、偶极子和比率。作者证明,赫什菲尔德电荷和比率包含足够的信息,通过使用 chemprop 训练消息传递神经网络来执行分子分类(海德,E. ;等人。 ChemRxiv , 2023 ,DOI:10.26434/chemrxiv-2023-3zcfl)来预测气味标签。 QuantumScents 数据集以及作者的代码、示例模型和数据集生成工作流程可在 Zenodo 上免费获取 (https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.8239853)。
更新日期:2023-11-21
中文翻译:
QuantumScents:3.5k 嗅觉分子的量子力学特性
定量结构-气味关系对于与嗅觉功能相关的研究至关重要。当前的文献数据集包含专家标记的分子,但缺乏特征数据。本文介绍了 QuantumScents,这是 Leffingwell 数据集的量子力学增强导数。 QuantumScents 包含 3.5k 个结构和化学性质不同的分子,范围从 2 到 30 个重原子 (CNOS) 及其相应的 3D 坐标、总 PBE0 能量、分子偶极矩以及每个原子的赫什菲尔德电荷、偶极子和比率。作者证明,赫什菲尔德电荷和比率包含足够的信息,通过使用 chemprop 训练消息传递神经网络来执行分子分类(海德,E. ;等人。 ChemRxiv , 2023 ,DOI:10.26434/chemrxiv-2023-3zcfl)来预测气味标签。 QuantumScents 数据集以及作者的代码、示例模型和数据集生成工作流程可在 Zenodo 上免费获取 (https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.8239853)。