Mostrar el registro sencillo del ítem
dc.contributor.author
Cortés, Iván
![Se ha confirmado la validez de este valor de autoridad por un usuario](/themes/CONICETDigital/images/authority_control/invisible.gif)
dc.contributor.author
Cuadrado, Cristina
dc.contributor.author
Hernández Daranas, Antonio
![Se ha confirmado la validez de este valor de autoridad por un usuario](/themes/CONICETDigital/images/authority_control/invisible.gif)
dc.contributor.author
Sarotti, Ariel Marcelo
![Se ha confirmado la validez de este valor de autoridad por un usuario](/themes/CONICETDigital/images/authority_control/invisible.gif)
dc.date.available
2024-04-17T15:44:28Z
dc.date.issued
2023-01
dc.identifier.citation
Cortés, Iván; Cuadrado, Cristina; Hernández Daranas, Antonio; Sarotti, Ariel Marcelo; Machine learning in computational NMR-aided structural elucidation; Frontiers Media; Frontiers in Natural Products; 2; 1-2023; 1-11
dc.identifier.issn
2813-2602
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/233344
dc.description.abstract
Structure elucidation is a stage of paramount importance in the discovery of novelcompounds because molecular structure determines their physical, chemical andbiological properties. Computational prediction of spectroscopic data, mainly NMR,has become a widely used tool to help in such tasks due to its increasing easiness andreliability. However, despite the continuous increment in CPU calculation power,classical quantum mechanics simulations still require a lot of effort. Accordingly,simulations of large or conformationally complex molecules are impractical. In thiscontext, a growing number of research groups have explored the capabilities ofmachine learning (ML) algorithms in computational NMR prediction. In parallel,important advances have been made in the development of machine learninginspiredmethods to correlate the experimental and calculated NMR data to facilitatethe structural elucidation process. Here, we have selected some essential papers toreview this research area and propose conclusions and future perspectives for thefield.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
Frontiers Media
![Se ha confirmado la validez de este valor de autoridad por un usuario](/themes/CONICETDigital/images/authority_control/invisible.gif)
dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
NMR
dc.subject
GIAO
dc.subject
MACHINE LEARNING, STRUCTURAL ELUCIDATION
dc.subject
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
dc.subject.classification
Química Orgánica
![Se ha confirmado la validez de este valor de autoridad por un usuario](/themes/CONICETDigital/images/authority_control/invisible.gif)
dc.subject.classification
Ciencias Químicas
![Se ha confirmado la validez de este valor de autoridad por un usuario](/themes/CONICETDigital/images/authority_control/invisible.gif)
dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS
![Se ha confirmado la validez de este valor de autoridad por un usuario](/themes/CONICETDigital/images/authority_control/invisible.gif)
dc.title
Machine learning in computational NMR-aided structural elucidation
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2024-04-17T12:59:56Z
dc.journal.volume
2
dc.journal.pagination
1-11
dc.journal.pais
Suiza
![Se ha confirmado la validez de este valor de autoridad por un usuario](/themes/CONICETDigital/images/authority_control/invisible.gif)
dc.journal.ciudad
Lausanne
dc.description.fil
Fil: Cortés, Iván. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Instituto de Química Rosario. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas. Instituto de Química Rosario; Argentina
dc.description.fil
Fil: Cuadrado, Cristina. Consejo Superior de Investigaciones Científicas; España
dc.description.fil
Fil: Hernández Daranas, Antonio. Consejo Superior de Investigaciones Científicas; España
dc.description.fil
Fil: Sarotti, Ariel Marcelo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Instituto de Química Rosario. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas. Instituto de Química Rosario; Argentina
dc.journal.title
Frontiers in Natural Products
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fntpr.2023.1122426/full
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.3389/fntpr.2023.1122426
Archivos asociados