論文：非平衡化学反応系の情報幾何学構造
平衡の化学反応熱力学の情報幾何学構造に続き、非平衡の化学反応熱力学の新たな情報幾何学構造に関する論文がPRRで公開されました。この構造はこれまで情報幾何で明示的に意識されていなかった新しいものと考えています。 背景 様々な工学システムが電気回路を集積したシステムであるように、生体システムは化学反応の回路を集積したシステムです。様々な生体機能は化学反応回路システムによって実現され、その多くは反応システムの非平衡性と結びついていることが示唆されています。 非平衡化学反応熱力学の理論化の試み古く、オンサーガもその論文で化学反応を取り上げ、またプリゴジンも化学反応系を主要な対象として研究をしてきました。と同時に、化学反応系は様々な非平衡理論や原理、例えば最小エントロピー生成原理などが成り立たない事例としてもしばしば取り上げられます。 非平衡として化学反応を取り扱う時の難しさの一つは、熱力学的力fと
Automatic chemical design using a data-driven continuous representation of molecules
We report a method to convert discrete representations of molecules to and from a multidimensional continuous representation. This model allows us to generate new molecules for efficient exploration and optimization through open-ended spaces of chemical compounds. A deep neural network was trained on hundreds of thousands of existing chemical structures to construct three coupled functions: an enc
Software could revolutionise chemistry
‘The internet is the only comparable network in existence,’ says Bartosz Grzybowski from the Ulsan National Institute of Science and Technology, South Korea, and the Polish Academy of Sciences. He is talking about Chematica – a computer network mapping millions of molecules and reactions in the known chemical universe. Organic synthetic chemists have questioned whether Chematica could herald a new
天然にある中間体から多様な医薬候補を創り出す | Chem-Station (ケムステ)
化学者のつぶやき 天然にある中間体から多様な医薬候補を創り出す 2015/8/24 化学者のつぶやき, 論文 Nature Chemistry, 医薬化学, 半合成, 合成生物学, 多様性指向型合成, 天然物化学 コメント: 0 投稿者: cosine 古典的な天然物化学は、創薬の歴史において欠かせない貢献を果たしてきました。 しかしその王道たる「天然資源（植物・動物・微生物など）から採取したサンプルに生物活性を見いだし、その活性成分を薬に仕上げる」という創薬スキームは、現代にあって頭打ち感を出しつつあります。 有望な化合物を求めて化学者たちが世界中を探し回った結果、身近に取れる活性天然物は「どこかで見たような構造」だったり、既知物質のそのものであるケースが増えてきたのです。ジャングルや深海といったよほどの僻地に行かない限り、もはやイノベーティブな化合物は見つけ辛い現状ともいえます。また近
アルカリ金属の爆発の秘密が明らかに
Springer Natureは、科学誌ネイチャーをはじめとする影響力の大きい科学情報を科学者と一般社会に向けて発信する学術情報出版社です。
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https://royalsocietypublishing.org/doi/10.1098/rstb.2019.0761
Neural Networks for the Prediction of Organic Chemistry Reactions
Predicting Properties of Molecules with Machine Learning