これまでの推算事例

弊社では、ニューラルネットワーク法を利用した物性推算の検証、および、MolWorksへの実装を目標に、下記物性についての推算式を作成しました。

◆ Boiling Point （沸点）
◆ logP （水-オクタノール分配係数）
◆ Solubility （水に対する溶解度）
◆ pKa （水溶液中での酸解離定数）
◆ Tg （高分子のガラス転移温度）

 Boiling Point (沸点)

ニューラルネットワークによる沸点の推算結果を示します。

• 計算に用いた分子数: 1718

• Figure (BP-1)：　実験値に対して推算結果をプロットしています。比較のため、Joback法による推算結果も示します。

<相関式>
Joback method : y = 1.0162x - 1.8794 R2 = 0.8945
Neural Network : y = 1.0006x - 0.3138 R2 = 0.982

• Figure (BP-2)：　アルカン分子の沸点を、分子内の炭素数に対してプロットしたものです。

異性体ごとの沸点推算結果の一例として、cis, trans異性体、ortho, meta, para異性体の推算結果を以下に示します。

 logP (水−オクタノール分配係数)

ニューラルネットワークによる logP(水-オクタノール分配係数) の推算結果を示します。

• 学習計算に用いた分子数: 425

• テスト計算に用いた分子数: 202

• Figure LP1 及び LP2 は、logP推算結果を実験値に対してプロットしたものです。

• Figure LP-1：　ニューラルネットワークの学習結果

<相関式>
y = 0.9885x + 0.1334 R2 = 0.9903

• Figure LP-2：　テスト分子に対するlogPの推算結果
学習で作成したニューラルネットワークを用いてテスト分子（学習に用いていない分子）に対する推算を行った結果です。

<相関式>
y = 0.9594x + 0.1334 R2 = 0.9109

• 他の手法との比較を以下の表に示します。

異性体ごとの、logP推算結果の一例として、ortho, meta, para異性体の推算結果を以下に示します。

  Solubility (水に対する溶解度)

ニューラルネットワークによる、水に対する溶解度の推算結果を示します。溶解度は、重量％単位の値の対数をとってプロットしています。

• 学習計算に用いた分子数: 273

• テスト計算に用いた分子数: 58

• Figure S-1 及び S-2 は、溶解度推算結果を実験値に対してプロットしたものです。

• Figure S-1：　ニューラルネットワークの学習結果

<相関式>
y = 1.0011x + 0.0076 R2 = 0.9635

• Figure S-2：　テスト分子に対する溶解度の推算結果

<相関式>
y = 0.9504 - 0.1795 R2 = 0.9032

異性体ごとの、水に対する溶解度の推算結果の一例として、ortho, meta, para異性体の推算結果を以下に示します。

 pKa (水溶液中での酸解離定数)

ニューラルネットワークによる、pKaの推算結果を示します。

• 学習計算に用いた分子数: 243

• テスト計算に用いた分子数: 67

• Figure PK-1 及び PK-2 は、pKa推算結果を実験値に対してプロットしたものです。

• Figure PK-1：　ニューラルネットワークの学習結果

<相関式>
y = 0.9927x + 0.1068 R2 = 0.9900

• Figure PK-2：　テスト分子に対するpKaの推算結果

<相関式>
y = 1.0494x - 0.0024 R2 = 0.9592

異性体ごとの、pKaの推算結果の一例として、ortho, meta, para異性体の推算結果を以下に示します。

 Tg (高分子のガラス転移温度)

ニューラルネットワークによる Tg(高分子のガラス転移温度) の推算結果を示します。

• 学習に用いた分子数；　45

• テスト計算に用いた分子数: 30

• Figure TG-1 及び TG-2 は、Tg推算結果を実験値に対してプロットしたものです。

• Figure TG-1：　ニューラルネットワークの学習結果

<相関式>

y = 1.0004x + 1.5987 R2 = 0.9941

• Figure TG-2： テスト分子に対するTgの推算結果

相関式
y = 0.9962x - 3.9485 R2 = 0.9685

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