Un generador de gráficos químicos es un paquete de software para generar representaciones informáticas de estructuras químicas que se adhieren a determinadas condiciones de contorno . El desarrollo de dichos paquetes de software es un tema de investigación de la quiminformática . Los generadores de gráficos químicos se utilizan en áreas como la generación de bibliotecas virtuales en el diseño de fármacos , en el diseño molecular con propiedades específicas, llamadas QSAR / QSPR inversa , así como en el diseño de síntesis orgánica , retrosíntesis o en sistemas para elucidación de estructuras asistida por computadora.(CASO). Los sistemas CASE han vuelto a recuperar el interés por la elucidación de las estructuras desconocidas en la metabolómica computacional , un área actual de la biología computacional .
Historia
![](http://wikiimg.tojsiabtv.com/wikipedia/commons/thumb/c/cd/Overlapping_Structures.svg/400px-Overlapping_Structures.svg.png)
La generación de estructuras moleculares es una rama de los problemas de generación de gráficos . [1] Las estructuras moleculares son gráficos con restricciones químicas como valencias , multiplicidad de enlaces y fragmentos. Estos generadores son el núcleo de los sistemas CASE. En un generador, la fórmula molecular es la entrada básica. Si se obtienen fragmentos de los datos experimentales, también se pueden utilizar como entradas para acelerar la generación de estructuras. Los primeros generadores de estructuras fueron versiones de generadores de gráficos modificados con fines químicos. Uno de los primeros generadores de estructuras fue CONGEN, [2] desarrollado originalmente para el proyecto DENDRAL , el primer proyecto de inteligencia artificial en química orgánica . [3] DENDRAL fue desarrollado como parte del programa Mariner lanzado por la NASA para buscar vida en Marte. [4] [5] CONGEN se ocupó bien de las superposiciones en las subestructuras. Las superposiciones entre subestructuras en lugar de átomos se utilizaron como bloques de construcción. Para el caso de los estereoisómeros , se realizaron cálculos del grupo de simetría para la detección de duplicados.
Después de DENDRAL , se informó sobre otro método matemático, MASS, [6] una herramienta para la síntesis matemática y el análisis de estructuras moleculares. Al igual que con CONGEN, el algoritmo MASS funcionó como un generador de matriz de adyacencia . Muchos generadores matemáticos son descendientes de métodos eficientes de ramificación y unión del método de generación ordenada de Igor Faradjev [7] y Ronald C. Read . [8] Aunque sus informes son de la década de 1970, estos estudios siguen siendo las referencias fundamentales para los generadores de estructuras. En el método de generación ordenada, se realizan funciones específicas de verificación de orden en representantes de gráficos, como los vectores. Por ejemplo, MOLGEN [9] realiza una verificación de orden descendente mientras llena filas de matrices de adyacencia. Esta verificación de orden descendente se basa en una distribución de valencia de entrada. La literatura clasifica los generadores en dos tipos principales: montaje de estructura y reducción de estructura. La complejidad algorítmica y el tiempo de ejecución son los criterios utilizados para la comparación.
Montaje de estructura
El proceso de generación comienza con un conjunto de átomos de la fórmula molecular . En el ensamblaje de estructuras, los átomos se conectan combinatoriamente para considerar todas las posibles extensiones. Si las subestructuras se obtienen a partir de los datos experimentales , la generación comienza con estas subestructuras. Estas subestructuras proporcionan enlaces conocidos en la molécula. Hidetsugu Abe hizo uno de los primeros intentos en 1975 utilizando un generador de estructuras basado en el reconocimiento de patrones . [10] El algoritmo tenía dos pasos: primero, la predicción de la subestructura a partir de datos espectrales de baja resolución ; en segundo lugar, el montaje de estas subestructuras en base a un conjunto de reglas de construcción. Hidetsugu Abe y los otros colaboradores publicaron el primer artículo sobre QUÍMICA, [11] que es una herramienta CASE que comprende varios métodos de generación de estructuras. El programa se basa en una biblioteca de fragmentos predefinida que no se superpone. CHEMICS genera diferentes tipos de conjuntos de componentes clasificados de primario a terciario según la complejidad de los componentes. El conjunto primario contiene átomos, es decir, C , N , O y S , con su hibridación . Los conjuntos de componentes secundarios y terciarios se construyen capa por capa comenzando con estos componentes primarios. Estos conjuntos de componentes se representan como vectores y se utilizan como bloques de construcción en el proceso.
Craig Shelley y Morton Munk hicieron contribuciones sustanciales, quienes publicaron una gran cantidad de artículos CASE en este campo. El primero de estos artículos informó sobre un generador de estructuras, ASSEMBLE. [12] El algoritmo se considera uno de los primeros métodos de ensamblaje en el campo. Como su nombre indica, el algoritmo ensambla subestructuras con superposiciones para construir estructuras. ASSEMBLE supera la superposición al incluir una "etiqueta de átomo vecino". El generador es puramente matemático y no implica la interpretación de ningún dato espectral. Los datos espectrales se utilizan para la puntuación de la estructura y la información de la subestructura. Basado en la fórmula molecular, el generador forma enlaces entre pares de átomos y todas las extensiones se comparan con las restricciones dadas. Si el proceso se considera un árbol , el primer nodo del árbol es un conjunto de átomos con subestructuras, si los datos espectrales proporcionan alguna. Al extender la molécula con un enlace, se construye una estructura intermedia. Cada estructura intermedia se puede representar mediante un nodo en el árbol de generación. ASSEMBLE fue desarrollado con una interfaz fácil de usar para facilitar su uso. La segunda versión de ASSEMBLE fue lanzada en 2000. [13] Otro método de ensamblaje es GENOA. [14] En comparación con ASSEMBLE y muchos otros generadores, GENOA es un algoritmo basado en la búsqueda de subestructura constructiva , y ensambla diferentes subestructuras considerando también las superposiciones.
La eficiencia y exhaustividad de los generadores también están relacionadas con las estructuras de datos. A diferencia de los métodos anteriores, AEGIS [15] era un generador de procesamiento de listas. En comparación con las matrices de adyacencia, los datos de lista requieren menos memoria . Como no se interpretaron datos espectrales en este sistema, el usuario necesitaba proporcionar subestructuras como entradas. Los generadores de estructura también pueden variar según el tipo de datos utilizados, como HMBC , HSQC y otros datos de RMN . LUCY es un método de elucidación de estructuras de código abierto basado en los datos HMBC de moléculas desconocidas, [16] e implica un proceso exhaustivo de generación de estructuras de 2 pasos en el que primero se implementan todas las combinaciones de interpretaciones de señales HMBC en una matriz de conectividad, que luego se completado por un generador determinista que completa la información de enlace faltante. Esta plataforma podría generar estructuras con cualquier tamaño arbitrario de moléculas; sin embargo, las fórmulas moleculares con más de 30 átomos pesados consumen demasiado tiempo para aplicaciones prácticas. Esta limitación puso de relieve la necesidad de un nuevo sistema CASE. SENECA fue desarrollado para eliminar las deficiencias de LUCY. [17] Para superar las limitaciones del enfoque exhaustivo, se desarrolló SENECA como un método estocástico para encontrar soluciones óptimas. Los sistemas comprenden dos métodos estocásticos: recocido simulado y algoritmos genéticos . Primero, se genera una estructura aleatoria; luego, se calcula su energía para evaluar la estructura y sus propiedades espectrales. Al transformar esta estructura en otra estructura, el proceso continúa hasta que se alcanza la energía óptima . En la generación, esta transformación se basa en ecuaciones basadas en las reglas de Jean-Loup Faulon. [18] LSD (Lógica para la determinación de estructuras) [19] es una contribución importante de los científicos franceses. La herramienta utiliza información de datos espectrales, como datos HMBC y COSY , para generar todas las estructuras posibles. LSD es un generador de estructuras de código abierto publicado bajo la Licencia Pública General (GPL) . Un conocido sistema CASE comercial, StrucEluc, [20] también incluye un generador basado en RMN. Esta herramienta es de ACD Labs y, en particular, uno de los desarrolladores de MASS, Mikhail Elyashberg. COCON [21] es otro generador de estructuras basado en RMN, que se basa en conjuntos de datos teóricos para la generación de estructuras. Excepto J-HMBC y J-COSY, todos los tipos de RMN se pueden utilizar como entradas.
En 1994, los científicos chinos informaron sobre un generador de estructuras basado en particiones enteras . [22] La descomposición de la fórmula molecular en fragmentos, componentes y segmentos se realizó como una aplicación de partición de enteros. Estos fragmentos se utilizaron luego como bloques de construcción en el generador de estructuras. Este generador de estructuras era parte de un sistema CASE, ESESOC. [23]
![](http://wikiimg.tojsiabtv.com/wikipedia/commons/thumb/a/a0/Breadth-First_Search_Structure_Generation.svg/500px-Breadth-First_Search_Structure_Generation.svg.png)
Jean-Loup Faulon informó sobre una serie de generadores estocásticos. El software, MOLSIG, [24] se integró en este generador estocástico para etiquetado canónico y controles duplicados. [25] Como para muchos otros generadores, el enfoque de árbol es el esqueleto de los generadores de estructura de Jean-Loup Faulon. Sin embargo, considerar todas las posibles extensiones conduce a una explosión combinatoria . Se realiza una generación ordenada para hacer frente a esta exhaustividad. Muchos algoritmos de ensamblaje, como OMG, [26] MOLGEN y el generador de estructuras de Jean-Loup Faulon, [27] son métodos de generación ordenada. El generador de estructuras de Jean-Loup Faulon se basa en clases de equivalencia sobre átomos. Los átomos con el mismo tipo de interacción y elemento se agrupan en la misma clase de equivalencia. En lugar de extender todos los átomos de una molécula, un átomo de cada clase está conectado con otros átomos. Similar al generador anterior, el generador de estructuras de Julio Peironcely, OMG, toma átomos y subestructuras como entradas y extiende las estructuras usando un método de búsqueda de amplitud primero . Esta extensión del árbol termina cuando todas las ramas alcanzan estructuras saturadas.
OMG genera estructuras basadas en el método de aumento canónico del paquete NAUTY de Brendan McKay. El algoritmo calcula el etiquetado canónico y luego extiende las estructuras agregando un enlace. Para mantener la extensión canónica, se agregan enlaces canónicos. [28] Aunque NAUTY es una herramienta eficaz para el etiquetado canónico de gráficos, OMG es aproximadamente 2000 veces más lento que MOLGEN. [29] El problema es el almacenamiento de todas las estructuras intermedias. Desde entonces, OMG se ha paralelizado y los desarrolladores lanzaron PMG (Parallel Molecule Generator). [30] MOLGEN supera a PMG utilizando solo 1 núcleo; sin embargo, PMG supera a MOLGEN al aumentar el número de núcleos a 10.
Un algoritmo de búsqueda constructiva es un método de bifurcación y vinculación , como el algoritmo de Igor Faradjev, y una solución adicional a los problemas de memoria. Los métodos de ramificación y enlace son algoritmos de generación de matrices . A diferencia de los métodos anteriores, estos métodos construyen todas las matrices de conectividad sin construir estructuras intermedias. En estos algoritmos, los criterios de canonicidad y las comprobaciones de isomorfismo se basan en grupos de automorfismos de la teoría matemática de grupos . MASS, SMOG [31] y el algoritmo de Ivan Bangov [32] son buenos ejemplos en la literatura. MASS es un método de síntesis matemática. Primero, construye todas las matrices de incidencia para una fórmula molecular dada. Las valencias atómicas se utilizan luego como entrada para la generación de matrices. Las matrices se generan considerando todas las posibles interacciones entre átomos con respecto a las restricciones y valencias. El beneficio de los algoritmos de búsqueda constructiva es su bajo uso de memoria. SMOG es un sucesor de MASS.
A diferencia de los métodos anteriores, MOLGEN es el único generador de estructura genérico eficiente mantenido, desarrollado como una plataforma de código cerrado por un grupo de matemáticos como una aplicación de la teoría de grupos computacional . MOLGEN es un método de generación ordenado. Se han desarrollado muchas versiones diferentes de MOLGEN y proporcionan varias funciones. Según las necesidades de los usuarios, se pueden utilizar diferentes tipos de insumos. Por ejemplo, MOLGEN-MS [33] permite a los usuarios introducir datos de espectrometría de masas de una molécula desconocida. En comparación con muchos otros generadores, MOLGEN aborda el problema desde diferentes ángulos. La característica clave de MOLGEN es generar estructuras sin construir todas las estructuras intermedias y sin generar duplicados.
En el campo, los estudios recientes a 2021 son del grupo de investigación de Kimito Funatsu. Como un tipo de método de ensamblaje, los bloques de construcción, como los sistemas de anillos y los fragmentos de átomos, se utilizan en la generación de estructuras. [34] Toda estructura intermedia se amplía añadiendo bloques de construcción de todas las formas posibles. Para reducir el número de duplicados, se utiliza el método de aumento de ruta canónico de Brendan McKay. Para superar la explosión combinatoria en la generación, el dominio de aplicabilidad y los sistemas de anillo se detectan en base al análisis QSPR / QSAR inverso . [35] El dominio de aplicabilidad, o área objetivo, se describe en base a información de actividad biológica y farmacéutica dada de QSPR / QSAR. [36] En ese estudio, los descriptores cambiados monótonamente (MCD) se utilizan para describir los dominios de aplicabilidad. Para cada extensión en estructuras intermedias, los MCD se actualizan. El uso de MCD reduce el espacio de búsqueda en el proceso de generación. En la generación de estructuras basada en QSPR / QSAR, existe la falta de sintetizabilidad de las estructuras generadas. El uso de rutas de retrosíntesis en la generación hace que el proceso de generación sea más eficiente. Por ejemplo, una herramienta conocida llamada RetroPath [37] se utiliza para la enumeración de la estructura molecular y el cribado virtual basado en las reglas de reacción dadas. [38] Su algoritmo central es un método de amplitud primero, que genera estructuras aplicando reglas de reacción a cada compuesto fuente. La generación y enumeración de estructuras se realizan según el método de aumento canónico de Brendan McKay. RetroPath 2.0 proporciona una variedad de flujos de trabajo como transformación de isómeros, enumeración, QSAR y metabolómica .
Además de estos métodos de generación de estructuras matemáticas, las implementaciones de redes neuronales , como los modelos de autocodificadores generativos , [39] [40] son las nuevas direcciones del campo.
Reducción de estructura
A diferencia de estos métodos de ensamblaje, los métodos de reducción hacen todos los enlaces entre pares de átomos, generando un hipergráfico. Luego, el tamaño del gráfico se reduce con respecto a las restricciones. En primer lugar, se comprueba la existencia de subestructuras en el hipergráfico. A diferencia de los métodos de ensamblaje, el árbol de generación comienza con el hipergráfico y las estructuras disminuyen de tamaño en cada paso. Los bonos se eliminan en función de las subestructuras. Si una subestructura ya no está en el hipergráfico, la subestructura se elimina de las restricciones. También se consideraron superposiciones en las subestructuras debido a los hipergráficos. El primer generador de estructuras basado en la reducción es el COCOA, [41] un método de eliminación de enlaces exhaustivo y recursivo . Los fragmentos generados se describen como fragmentos centrados en átomos para optimizar el almacenamiento, comparables a las huellas dactilares circulares [42] y las firmas de átomos. [43] En lugar de almacenar estructuras, solo se almacena la lista de primeros vecinos de cada átomo. La principal desventaja de los métodos de reducción es el tamaño masivo de los hipergráficos. De hecho, para moléculas con estructuras desconocidas, el tamaño de la hiperestructura se vuelve extremadamente grande, lo que resulta en un aumento proporcional en el tiempo de ejecución.
El generador de estructuras GEN [44] de Simona Bohanec combina dos tareas: montaje de estructuras y reducción de estructuras. Como el COCOA, el estado inicial del problema es una hiperestructura. Tanto los métodos de ensamblaje como los de reducción tienen ventajas y desventajas, y la herramienta GEN evita estas desventajas en el paso de generación. En otras palabras, la reducción de la estructura es eficiente cuando se proporcionan restricciones estructurales y el ensamblaje de la estructura es más rápido sin restricciones. Primero, se eliminan las conexiones inútiles y luego se ensamblan las subestructuras para construir estructuras. Por lo tanto, GEN hace frente a las limitaciones de una manera más eficiente combinando estos métodos. GEN elimina las conexiones creando las estructuras prohibidas, y luego las matrices de conexión se llenan según la información de la subestructura. El método no acepta superposiciones entre subestructuras. Una vez que la estructura se construye en la representación matricial, la molécula saturada se almacena en la lista de salida. Se mejoró aún más el método COCOA y se construyó un nuevo generador, HOUDINI. [45] Se basa en dos estructuras de datos: se construye una matriz cuadrada de compuestos que representan todos los enlaces en una hiperestructura y, en segundo lugar, se utiliza la representación de la subestructura para enumerar los fragmentos centrados en el átomo. En la generación de la estructura, HOUDINI mapea todos los fragmentos centrados en el átomo en la hiperestructura.
Base matematica
Gráficos químicos
![](http://wikiimg.tojsiabtv.com/wikipedia/commons/thumb/e/e4/Chemical_Graph_Representation.svg/400px-Chemical_Graph_Representation.svg.png)
En un gráfico que representa una estructura química, los vértices y los bordes representan átomos y enlaces, respectivamente. El orden de enlace corresponde a la multiplicidad de bordes y, como resultado, los gráficos químicos son gráficos etiquetados por vértices y bordes . Un gráfico etiquetado por vértices y bordes se describe como un gráfico químico donde es el conjunto de vértices, es decir, átomos y es el conjunto de aristas, que representa los enlaces.
En teoría de grafos, el grado de un vértice es su número de conexiones. En un gráfico químico, el grado máximo de un átomo es su valencia y el número máximo de enlaces que puede formar un elemento químico. Por ejemplo, la valencia del carbono es 4. En una gráfica química, un átomo está saturado si alcanza su valencia. Un gráfico está conectado si hay al menos una ruta entre cada par de vértices. Aunque las mezclas químicas [46] son uno de los principales intereses de muchos químicos , debido a la explosión computacional, muchos generadores de estructuras generan solo gráficos químicos conectados. Por lo tanto, la verificación de la conectividad es uno de los pasos intermedios obligatorios en la generación de estructuras porque el objetivo es generar moléculas completamente saturadas . Una molécula está saturada si todos sus átomos están saturados.
Grupos de simetría para gráficos moleculares
Para un conjunto de elementos, una permutación es una reordenación de estos elementos. [47] A continuación se ofrece un ejemplo:
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | |
4 | 2 | 11 | 6 | 1 | 5 | 8 | 9 | 7 | 10 | 3 |
La segunda línea de esta tabla muestra una permutación de la primera línea. La multiplicación de permutaciones, y , se define como una composición de funciones , como se muestra a continuación.
La combinación de dos permutaciones también es una permutación. Un grupo ,, es un conjunto de elementos junto con una operación binaria asociativa definido en de modo que lo siguiente sea cierto:
- Hay un elemento en satisfactorio , para todos los elementos de .
- Para cada elemento de G, hay un elemento tal que es igual al elemento de identidad .
El orden de un grupo es el número de elementos del grupo. Asumamoses un conjunto de números enteros. Bajo la operación de composición de funciones,es un grupo de simetría , el conjunto de todas las permutaciones sobre X.Si el tamaño de es , luego el orden de es . Los sistemas de conjuntos consisten en un conjunto finito y sus subconjuntos , llamados bloques del conjunto. El conjunto de permutaciones que conserva el sistema de conjuntos se utiliza para construir los automorfismos del gráfico. Un automorfismo permuta los vértices de un gráfico; en otras palabras, mapea un gráfico sobre sí mismo. Esta acción conserva el vértice del borde. Si es un borde del gráfico, , y es una permutación de , luego
Una permutación de es un automorfismo del gráfico Si
El grupo de automorfismo de un gráfico , denotado , es el conjunto de todos los automorfismos en . En los gráficos moleculares, el etiquetado canónico y la detección de simetría molecular son implementaciones de grupos de automorfismos. Aunque existen métodos de etiquetado canónicos bien conocidos en el campo, como InChI [48] y ALATIS, [49] NAUTY es un paquete de software de uso común para cálculos de grupos de automorfismos y etiquetado canónico.
Lista de generadores de estructuras disponibles
Los paquetes de software disponibles y sus enlaces se enumeran a continuación.
Nombre | Enlace |
---|---|
ARMAR | www .upstream .ch / main .html |
COCON | cocon .nmr .de |
DENDRAL CONGEN + GENOVA | www .softwarepreservation .org / projects / AI / DENDRAL / DENDRAL-CONGEN _GENOA .zip / view |
LSD | eos .univ-reims .fr / LSD / index _ENG .html |
MOLGEN | www .molgen .de |
MOLSIG | molsig .sourceforge .net |
Dios mío | sourceforge .net / p / openmg |
PMG | sourceforge .net / proyectos / pmgcoordination |
SENECA | github .com / steinbeck / seneca |
NIEBLA TÓXICA | ccl .net / cca / software / MS-DOS / SMOG |
Referencias
- ^ Yirik, Mehmet Aziz; Steinbeck, Christoph (5 de enero de 2021). "Generadores de gráficos químicos" . PLOS Biología Computacional . 17 (1): e1008504. Código bibliográfico : 2021PLSCB..17E8504Y . doi : 10.1371 / journal.pcbi.1008504 . PMC 7785115 . PMID 33400699 .
- ^ Bruccoleri RE; Karplus M (1 de enero de 1987). "Predicción del plegamiento de segmentos polipeptídicos cortos mediante muestreo conformacional uniforme". Biopolímeros . 26 (1): 137-168. doi : 10.1002 / BIP.360260114 . ISSN 0006-3525 . PMID 3801593 . Wikidata Q69715633 .
- ^ Sutherland, G. (15 de febrero de 1967). "DENDRAL-un programa informático para generar y filtrar estructuras químicas" . DEPARTAMENTO DE CIENCIAS DE LA COMPUTADORA . Universidad Stanford.
- ^ Robert K. Lindsay; Bruce G. Buchanan; Edward A. Feigenbaum ; Joshua Lederberg (junio de 1993). "DENDRAL: un estudio de caso del primer sistema experto para la formación de hipótesis científicas". Inteligencia artificial . 61 (2): 209–261. doi : 10.1016 / 0004-3702 (93) 90068-M . ISSN 0004-3702 . Wikidata Q29387651 .
- ^ Karina A. Gulyaeva; Irina L. Artemieva (2020). "El enfoque ontológico en el desarrollo de sistemas inteligentes de química orgánica". Avances en sistemas inteligentes y computación : 69–78. doi : 10.1007 / 978-981-32-9343-4_7 . ISSN 2194-5357 . Wikidata Q105092432 .
- ^ VV Serov; ME Elyashberg; LA Gribov (abril de 1976). "Síntesis matemática y análisis de estructuras moleculares". Revista de estructura molecular . 31 (2): 381–397. doi : 10.1016 / 0022-2860 (76) 80018-X . ISSN 0022-2860 . Wikidata Q99232065 .
- ^ Faradzev, IA (1978). Enumeración constructiva de objetos combinatorios . Coloq. Internat. CNRS . 260 . págs. 131-135.
- ^ Charles J. Colbourn ; Ronald C. Read (1979). "Algoritmos ordenados para generar clases restringidas de gráficos". Revista de teoría de grafos . 3 (2): 187-195. doi : 10.1002 / JGT.3190030210 . ISSN 0364-9024 . Wikidata Q99232279 .
- ^ Grüner, T; Laue, R; Meringer, M; Bayreuth, U (1997). "Algoritmos para acciones grupales: principio de homomorfismo y generación ordenada aplicados a grafos" . Serie DIMACS en Matemática Discreta e Informática Teórica . págs. 113–22.
- ^ Hidetsugu. Abe; Peter C. Jurs (septiembre de 1975). "Análisis automatizado de la estructura química de moléculas orgánicas con un generador de estructura molecular y técnicas de reconocimiento de patrones". Química analítica . 47 (11): 1829–1835. doi : 10.1021 / AC60361A007 . ISSN 0003-2700 . Wikidata Q99232471 .
- ^ Shin-ichi Sasaki; Hidetsugu Abe; Yuji Hirota; Yoshiaki Ishida; Yoshihiro Kudo; Shukichi Ochiai; Keiji Saito; Tohru Yamasaki (1 de noviembre de 1978). "CHEMICS-F: un sistema de programa informático para elucidación de la estructura de compuestos orgánicos". Revista de Información Química y Ciencias de la Computación . 18 (4): 211-222. doi : 10.1021 / CI60016A007 . ISSN 1520-5142 . Wikidata Q99233202 .
- ^ Craig A. Shelley; Morton E. Munk (noviembre de 1981). "Caso, un modelo informático del proceso de dilucidación de la estructura". Analytica Chimica Acta . 133 (4): 507–516. doi : 10.1016 / S0003-2670 (01) 95416-9 . ISSN 0003-2670 . Wikidata Q99233261 .
- ^ Martin Badertscher; Andrew Korytko; Klaus-Peter Schulz; et al. (Mayo de 2000). "Ensamblar 2.0: un generador de estructuras". Quimiometría y sistemas de laboratorio inteligentes . 51 (1): 73–79. doi : 10.1016 / S0169-7439 (00) 00056-3 . ISSN 0169-7439 . Wikidata Q99233839 .
- ^ Raymond E. Carhart; Dennis H. Smith; Neil AB Gray; James G. Nourse; Carl Djerassi (abril de 1981). "Aplicaciones de la inteligencia artificial para la inferencia química. 37. GENOA: un programa de computadora para elucidación de estructuras utilizando subestructuras superpuestas y alternativas". La Revista de Química Orgánica . 46 (8): 1708-1718. doi : 10.1021 / JO00321A037 . ISSN 0022-3263 . Wikidata Q99233344 .
- ^ HJ Luinge; JH Van Der Maas (junio de 1990). "AEGIS, un algoritmo para la generación exhaustiva de estructuras irredundantes". Quimiometría y sistemas de laboratorio inteligentes . 8 (2): 157-165. doi : 10.1016 / 0169-7439 (90) 80131-O . ISSN 0169-7439 . Wikidata Q99233812 .
- ^ Christoph Steinbeck (20 de septiembre de 1996). "LUCY: un programa para elucidación de la estructura a partir de experimentos de correlación de RMN". Angewandte Chemie International Edition . 35 (17): 1984–1986. doi : 10.1002 / ANIE.199619841 . ISSN 1433-7851 . Wikidata Q50368945 .
- ^ Christoph Steinbeck (noviembre de 2001). "SENECA: un sistema independiente, distribuido y paralelo de plataforma para elucidación de estructuras asistida por computadora en química orgánica". Revista de Información Química y Ciencias de la Computación (en inglés y en inglés). 41 (6): 1500–1507. doi : 10.1021 / CI000407N . ISSN 1520-5142 . PMID 11749575 . Wikidata Q28837910 .
- ^ Jean-Loup Faulon (enero de 1996). "Generador estocástico de estructura química. 2. Uso de recocido simulado para buscar el espacio de isómeros constitucionales". Revista de Información Química y Ciencias de la Computación . 36 (4): 731–740. doi : 10.1021 / CI950179A . ISSN 1520-5142 . Wikidata Q28837961 .
- ^ Jean-Marc Nuzillard; Massiot Georges (enero de 1991). "Lógica para la determinación de estructuras". Tetraedro . 47 (22): 3655–3664. doi : 10.1016 / S0040-4020 (01) 80878-4 . ISSN 0040-4020 . Wikidata Q57818172 .
- ^ KA Blinov; ME Elyashberg; SG Molodtsov; AJ Williams; ER Martirosian (1 de abril de 2001). "Un sistema experto para el esclarecimiento de estructuras automatizado utilizando correlaciones de RMN 2D 1H-1H, 13C-1H y 15N-1H". Revista de Química Analítica de Fresenius . 369 (7–8): 709–714. doi : 10.1007 / S002160100757 . ISSN 0937-0633 . PMID 11371077 . Wikidata Q43616194 .
- ^ Jochen Junker (28 de julio de 2011). "Discusión de estructura basada en correlaciones teóricas de RMN" . Revista de Cheminformatics . 3 (1): 27. doi : 10.1186 / 1758-2946-3-27 . ISSN 1758-2946 . PMC 3162559 . PMID 21797997 . Wikidata Q38264559 .
- ^ Chang-Yu Hu; Lu Xu (noviembre de 1994). "Principios para la generación de estructuras de isómeros orgánicos a partir de fórmulas moleculares". Analytica Chimica Acta . 298 (1): 75–85. doi : 10.1016 / 0003-2670 (94) 90044-2 . ISSN 0003-2670 . Wikidata Q99233968 .
- ^ Junfeng Hao; Lu Xu; Changyu Hu (octubre de 2000). "Sistema experto para elucidación de estructuras de compuestos orgánicos (ESESOC)". Ciencia en China. Serie B: Química . 43 (5): 503–515. doi : 10.1007 / BF02969496 . ISSN 1006-9291 . Wikidata Q105032775 .
- ^ Jean-Loup Faulon (1 de septiembre de 1994). "Generador estocástico de estructura química. 1. Aplicación a la elucidación de la estructura de moléculas grandes". Revista de Información Química y Ciencias de la Computación . 34 (5): 1204-1218. doi : 10.1021 / CI00021A031 . ISSN 1520-5142 . Wikidata Q99233862 .
- ^ Jean-Loup Faulon; Carla J Churchwell; Donald P. Visco (1 de mayo de 2003). "El descriptor molecular de firma. 2. Enumeración de moléculas de sus secuencias de valencia extendidas". Revista de Información Química y Ciencias de la Computación . 43 (3): 721–734. doi : 10.1021 / CI020346O . ISSN 1520-5142 . PMID 12767130 . Wikidata Q52016182 .
- ^ Julio E Peironcely; Miguel Rojas-Chertó; Davide Fichera; Theo Reijmers; Leon Coulier; Jean-Loup Faulon; Thomas Hankemeier (17 de septiembre de 2012). "Dios mío: generador de moléculas abiertas" . Revista de Cheminformatics . 4 (1): 21. doi : 10.1186 / 1758-2946-4-21 . ISSN 1758-2946 . PMC 3558358 . PMID 22985496 . Wikidata Q27499209 .
- ^ Jean Loup Faulon (1 de julio de 1992). "Sobre el uso de clases equivalentes de gráficos para la elucidación de la estructura de moléculas grandes". Revista de Información Química y Ciencias de la Computación . 32 (4): 338–348. doi : 10.1021 / CI00008A013 . ISSN 1520-5142 . Wikidata Q99233853 .
- ^ Brendan D. McKay ; Adolfo Piperno (enero de 2014). "Isomorfismo gráfico práctico, II". Revista de Computación Simbólica . 60 : 94-112. doi : 10.1016 / J.JSC.2013.09.003 . ISSN 0747-7171 . Wikidata Q99301767 .
- ^ Yirik, MA (2020). "El punto de referencia para los generadores de estructuras" , a través de Blogger.
- ^ Mohammad Mahdi Jaghoori; Sung-Shik TQ Jongmans; Frank de Boer; Julio Peironcely; Jean-Loup Faulon; Theo Reijmers; Thomas Hankemeier (diciembre de 2013). "PMG: identificación de metabolitos de múltiples núcleos". Notas electrónicas en informática teórica . 299 : 53–60. doi : 10.1016 / J.ENTCS.2013.11.005 . ISSN 1571-0661 . Wikidata Q105032974 .
- ^ MS Molchanova; VV Shcherbukhin; NS Zefirov (enero de 1996). "Generación Computarizada de Estructuras Moleculares por el Programa SMOG". Revista de Información Química y Ciencias de la Computación . 36 (4): 888–899. doi : 10.1021 / CI950393Z . ISSN 1520-5142 . Wikidata Q99233768 .
- ^ IP Bangov; KD Kanev (febrero de 1988). "Generación de estructura asistida por computadora a partir de una fórmula bruta: II. Compuestos insaturados y cíclicos de enlace múltiple. Empleo de fragmentos". Revista de Química Matemática . 2 (1): 31–48. doi : 10.1007 / BF01166467 . ISSN 0259-9791 . Wikidata Q105033085 .
- ^ Kerber, A; Laue, R; Meringer, M; Varmuza, K. (2001). "MOLGEN-MS: Evaluación de espectros de masas de impacto de electrones de baja resolución con clasificación MS y generación de estructura exhaustiva" . Avances en espectrometría de masas . págs. 939–940.
- ^ Tomoyuki Miyao; Hiromasa Kaneko; Kimito Funatsu (14 de junio de 2016). "Generación de gráficos químicos basados en sistemas de anillos para el diseño molecular de novo". Revista de diseño molecular asistido por computadora . 30 (5): 425–446. doi : 10.1007 / S10822-016-9916-1 . ISSN 0920-654X . PMID 27299746 . Wikidata Q50627884 .
- ^ Tomoyuki Miyao; Hiromasa Kaneko; Kimito Funatsu (26 de noviembre de 2014). "Generación de estructura exhaustiva basada en sistemas de anillo para QSPR / QSAR inverso". Informática molecular . 33 (11-12): 764-778. doi : 10.1002 / MINF.201400072 . ISSN 1868-1743 . PMID 27485423 . Wikidata Q39092888 .
- ^ Tomoyuki Miyao; Masamoto Arakawa; Kimito Funatsu (1 de enero de 2010). "Generación de estructura exhaustiva para Inverse-QSPR / QSAR". Informática molecular . 29 (1-2): 111-125. doi : 10.1002 / MINF.200900038 . ISSN 1868-1743 . PMID 27463853 . Wikidata Q51758769 .
- ^ Baudoin Delépine; Thomas Duigou; Pablo Carbonell; Jean-Loup Faulon (9 de diciembre de 2017). "RetroPath2.0: un flujo de trabajo de retrosíntesis para ingenieros metabólicos". Ingeniería metabólica . 45 : 158-170. doi : 10.1016 / J.YMBEN.2017.12.002 . ISSN 1096-7176 . PMID 29233745 . Wikidata Q47256449 .
- ^ Mathilde Koch; Thomas Duigou; Pablo Carbonell; Jean-Loup Faulon (19 de diciembre de 2017). "Enumeración de estructuras moleculares y cribado virtual en el espacio químico con RetroPath2.0" . Revista de Cheminformatics . 9 (1): 64. doi : 10.1186 / S13321-017-0252-9 . ISSN 1758-2946 . PMC 5736515 . PMID 29260340 . Wikidata Q47199780 .
- ^ Artur Kadurin; Sergey I. Nikolenko; Kuzma Khrabrov; Alex Aliper; Alex Zhavoronkov (13 de julio de 2017). "druGAN: un modelo de autoencoder adversario generativo avanzado para la generación de novo de nuevas moléculas con propiedades moleculares deseadas en silico". Farmacéutica molecular . 14 (9): 3098-3104. doi : 10.1021 / ACS.MOLPHARMACEUT.7B00346 . ISSN 1543-8384 . PMID 28703000 . Wikidata Q38681438 .
- ^ Thomas Blaschke; Marcus Olivecrona; Ola Engkvist; Jürgen Bajorath; Hongming Chen (13 de diciembre de 2017). "Aplicación de Autoencoder Generativo en Diseño Molecular de Novo" . Informática molecular . 37 (1–2): 1700123. arXiv : 1711.07839 . doi : 10.1002 / MINF.201700123 . ISSN 1868-1743 . PMC 5836887 . PMID 29235269 . Wikidata Q48127458 .
- ^ Christie BD; Munk ME (1 de mayo de 1988). "Generación de estructuras por reducción: una nueva estrategia para elucidación de estructuras asistida por computadora". Revista de Información Química y Ciencias de la Computación . 28 (2): 87–93. doi : 10.1021 / CI00058A009 . ISSN 1520-5142 . PMID 3392122 . Wikidata Q38594392 .
- ^ Robert C Glem; Andreas Bender; Catrin H Arnby; Lars Carlsson; Scott Boyer; James Smith (1 de marzo de 2006). "Huellas circulares: descriptores moleculares flexibles con aplicaciones desde la química física a ADME". IDrugs: Revista de drogas en investigación . 9 (3): 199-204. ISSN 1369-7056 . PMID 16523386 . Wikidata Q51947334 .
- ^ Jean-Loup Faulon; Michael J. Collins; Robert D Carr (1 de marzo de 2004). "El descriptor molecular de la firma. 4. Canonización de moléculas utilizando secuencias de valencia extendidas". Revista de Información Química y Ciencias de la Computación . 44 (2): 427–436. doi : 10.1021 / CI0341823 . ISSN 1520-5142 . PMID 15032522 . Wikidata Q45023689 .
- ^ Simona Bohanec (1 de mayo de 1995). "Generación de estructuras mediante la combinación de reducción de estructuras y montaje de estructuras". Revista de Información Química y Ciencias de la Computación . 35 (3): 494–503. doi : 10.1021 / CI00025A017 . ISSN 1520-5142 . Wikidata Q99233866 .
- ^ Korytko A; Schulz KP; Madison MS; Munk ME (1 de septiembre de 2003). "HOUDINI: un nuevo enfoque para la generación de estructuras basadas en computadora". Revista de Información Química y Ciencias de la Computación . 43 (5): 1434-1446. doi : 10.1021 / CI034057R . ISSN 1520-5142 . PMID 14502476 . Wikidata Q52009004 .
- ^ G. Massiot; JM Nuzillard (julio de 1992). "Elucidación asistida por ordenador de estructuras de productos naturales". Análisis fitoquímico . 3 (4): 153-159. doi : 10.1002 / PCA.2800030403 . ISSN 0958-0344 . Wikidata Q57818162 .
- ^ Donald Lawson Kreher; Douglas R. Stinson (marzo de 1999). "Algoritmos combinatorios: generación, enumeración y búsqueda". Noticias ACM SIGACT . 30 (1): 33–35. doi : 10.1145 / 309739.309744 . ISSN 0163-5700 . Wikidata Q105033277 .
- ^ Stephen R. Heller; Alan McNaught; Igor Pletnev; Stephen Stein; Dmitrii Tchekhovskoi (2015). "InChI, el identificador químico internacional IUPAC" . Revista de Cheminformatics . 7 (1): 23. doi : 10.1186 / S13321-015-0068-4 . ISSN 1758-2946 . PMC 4486400 . PMID 26136848 . Wikidata Q21146620 .
- ^ Hesam Dashti; William M Westler; John L Markley ; Hamid R Eghbalnia (23 de mayo de 2017). "Los identificadores únicos para moléculas pequeñas permiten un etiquetado riguroso de sus átomos" . Datos científicos . 4 : 170073. doi : 10.1038 / SDATA.2017.73 . ISSN 2052-4463 . PMC 5441290 . PMID 28534867 . Wikidata Q33718167 .
Fuentes
Este artículo fue adaptado de la siguiente fuente bajo una licencia CC BY 4.0 ( 2021 ) ( informes de los revisores ):
Mehmet Aziz Yirik; Christoph Steinbeck (5 de enero de 2021). "Generadores de gráficos químicos" . PLOS Biología Computacional . 17 (1): e1008504. doi : 10.1371 / JOURNAL.PCBI.1008504 . ISSN 1553-734X . PMC 7785115 . PMID 33400699 . Wikidata Q104747658 .
enlaces externos
Medios relacionados con gráficos químicos en Wikimedia Commons