A machine learning approach for predicting the nucleophilicity of organic molecules

人工神经网络 反应性(心理学) 化学 人工智能 机器学习 计算化学 计算机科学 分子 亲核细胞 生物系统 有机化学 医学 替代医学 病理 生物 催化作用
作者
Vaneet Saini,Aditya Sharma,Dhruv Nivatia
出处
期刊:Physical Chemistry Chemical Physics [Royal Society of Chemistry]
卷期号:24 (3): 1821-1829 被引量:17
标识
DOI:10.1039/d1cp05072a
摘要

Nucleophilicity provides important information about the chemical reactivity of organic molecules. Experimental determination of the nucleophilicity parameter is a tedious and resource-intensive approach. Herein, we present a novel machine learning protocol that uses key structural descriptors to predict the nucleophilicities of organic molecules, which agree well with the experimental values. A data driven approach was used where quantum mechanical molecular and thermodynamic descriptors from a wide range of structurally diverse nucleophiles and relevant solvents were extracted and modelled using advanced algorithms against the experimentally available nucleophilicity values. Despite the structural diversity of nucleophiles, we are able to achieve statistically robust models with a high predictive power using tree-based and neural network algorithms trained on an in-house developed unique dataset consisting of 752 nucleophilicity values and 27 molecular descriptors.
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