円錐交差構造と機械学習を用いた無輻射失活経路予測に基づく蛍光分子骨格の理論設計

基于圆锥交叉结构和机器学习的非辐射失活路径预测的荧光分子骨架的理论设计

• 批准号: 22K19002
• 负责人: 原渕 祐
• 金额: $ 4.16万
• 依托单位: Hokkaido University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-06-30 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K19002/
• 关键词: 量子化学計算; 分子設計; 無輻射失活経路; 分子蛍光; 量子化学; 円錐交差; 蛍光

2022年度は、円錐交差探索に基づく反応機構解析とデータ収集、機械学習手法の導入、３次元分子構造生成プログラムの整備において進捗があった。円錐交差探索計算の応用としては、以前の研究で発表した時間依存密度汎関数理論（TDDFT）に基づく円錐交差探索法であるエネルギーシフト/勾配射影/TDDFT/single component-artificial force induced reaction (ES/TDDFT/GP/SC-AFIR)法を用い、近年注目されている分子骨格の円錐交差構造を探索し、光励起後の分子の無輻射失活機構を議論した。さらに、実験グループと協力し、実験的に得られた結果に対する説明を与えた。これらの成果は、投稿準備段階である。研究代表者は、以前の取り組みで、機械学習ライブラリと分子記述子を用いた機械学習により、円錐交差エネルギーの定性的評価が可能であることを確認した。一方で、データ量の増加に伴い、訓練に要する演算コストが問題となってきた。そこで、2022年度には、GPUを用いて高速に訓練可能な方法を研究に導入し、効率化を図った。今後、予測精度についても検討していく。また、分子骨格のスクリーニングに向けて、単純な入力で分子の３次元構造を生成し、分子構造の最適化、無輻射失活経路の探索を適用するプログラムの整備を進めた。2022年度までに、ある特定の骨格を入力として分子の置換構造を系統的に得る方法に加え、異なる分子骨格を生成する方法を導入し、得られた構造に対する量子化学計算の適用が可能になった。さらに、Unixにおけるテキストベースの計算結果に対して、科学者が容易に計算結果を解析できる可視化システムの開発に着手した。実際の分子設計では、実験研究者との情報の共有が必要不可欠であるため、今後も開発を継続する。

In 2022, the basic mechanism analysis, the introduction of mechanical learning methods, and the preparation of three-dimensional molecular structure generation were explored. The application of TDDFT/TDDFT/single component-artificial force induced reaction (ES/TDDFT/GP/SC-AFIR) method in cone cross difference exploration calculation has been studied in recent years. The structure of cone cross difference in molecular lattice has been explored and the radiation-free inactivation mechanism of molecules after excitation has been discussed. For example, if you want to get a job, you can get a job. The results of this project are as follows: The research representatives confirmed the possibility of qualitative evaluation of the previous research group, mechanical learning, molecular description, and mechanical learning. One side, the increase in the amount of data, training, and calculation of the problem In 2022, the GPU will be used for high-speed training. The possible methods for introducing and improving the efficiency will be studied. In the future, the accuracy of prediction will be checked. In addition, molecular structure optimization, molecular structure optimization, and radiation-free inactivation of molecular structures are also discussed. In 2022, the application of quantum chemical calculation to molecular replacement structure is possible. The results of Unix calculations are easy for scientists to analyze and visualize. The sharing of information between researchers and real-world molecular designers is essential for future development.