MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.1021/jacs.1c13733

Медицинская библиотека · Journal of the American Chemical Society · 2022

De Novo Crystal Structure Determination from Machine Learned Chemical Shifts.

Balodis Martins, Cordova Manuel, Hofstetter Albert, Day Graeme M, Emsley Lyndon

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПеревод в очереди

Аннотация

Determination of the three-dimensional atomic-level structure of powdered solids is one of the key goals in current chemistry. Solid-state NMR chemical shifts can be used to solve this problem, but they are limited by the high computational cost associated with crystal structure prediction methods and density functional theory chemical shift calculations. Here, we successfully determine the crystal structures of ampicillin, piroxicam, cocaine, and two polymorphs of the drug molecule AZD8329 using on-the-fly generated machine-learned isotropic chemical shifts to directly guide a Monte Carlo-based structure determination process starting from a random gas-phase conformation.

Для цитирования: Balodis Martins, Cordova Manuel, Hofstetter Albert, Day Graeme M, Emsley Lyndon. De Novo Crystal Structure Determination from Machine Learned Chemical Shifts.. Journal of the American Chemical Society. 2022. DOI: 10.1021/jacs.1c13733.

Предметные рубрики MeSH

Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.