Large-scale in silico spectral library supplies scalable structural priors for de novo molecular generation
本論文は、大規模なin silicoスペクトルライブラリを活用してタンデム質量分析データからのde novo分子生成を強化する検索拡張フレームワークであるSiTGenを紹介し、既存のベースラインと比較して優れた構造注釈の精度と汎用性を実現するものである。
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本論文は、大規模なin silicoスペクトルライブラリを活用してタンデム質量分析データからのde novo分子生成を強化する検索拡張フレームワークであるSiTGenを紹介し、既存のベースラインと比較して優れた構造注釈の精度と汎用性を実現するものである。
本研究は、低温化学浴堆積法により、Cu/In比を調整可能なナノスフィア構造を有するCuIn(S,Se)₂薄膜を形成することで、効率的な太陽エネルギー変換に向けた、最大短絡電流密度60 mA cm⁻²を含む向上した光電気化学性能を備えた最適化された光アノードが得られることを実証している。
本研究は、抗菌有効性の予測に向けた機械学習およびディープラーニングモデルの開発とベンチマーキングを促進するために、標準化された分子構造、物理化学的記述子、および多クラスの抗菌活性ラベルを備えた220種類以上のβ-ラクタム誘導物からなる精選されたデータセットを提示するものである。
本研究は、象牙質を0.5%の機能化グラフェン量子ドットで処理することにより、バイオミネラリゼーションの動力学および分子マイクロ環境を調節することで、コラーゲンの保存性を高め、結晶性と剛性を向上させ、接着・象牙質界面を安定化させることを実証している。
本研究は、ゾルゲル法により合成されたGd³⁺置換Ni₀.₇Zn₀.₃Fe₂O₄フェライトが、安定した立方晶スピネル相、増大した光学バンドギャップ、および向上したスピンコヒーレンスを伴う優れた軟磁気特性を有する球状ナノ粒子をもたらすことを示している。
本研究は、予想に反して、1 M KOH電解質が混合KCl/KOH電解質よりも優れた電気化学的動力学とサイクル安定性を提供することを実証しており、支持電解質の陰イオンの性質が、単なるアルカリ度を超えて性能を支配する決定的な要因であることを浮き彫りにしている。
本研究は、in situ単結晶X線回折を用いて約20 GPaまでの希土類元素を含まないカルシカルボバンカイトの高圧挙動を調査し、その安定性、顕著な圧縮異方性、および構造変形メカニズムを明らかにすることで、マントル条件下におけるバーバンカイト族鉱物のモデリングに不可欠な弾性的制約を与えるものである。
本研究は、Co-Fe-Mn-Ni-Cu高エントロピー酸化物における多元素配位が、特定のMn-Co二サイト環境を創出し、これによりコバルトの原子価状態を最適化して一重項酸素主導の経路を介したペルオキシモノ硫酸の選択的活性化を実現し、従来のコバルト酸化物と比較してスルファメトキサゾールの著しく向上した安定的な分解を達成することを実証している。
本研究は、Pythonベースの計算手法を用いてアラニンの定量的構造物性相関(QSPR)解析を行い、その分子グラフから導出されたエネルギーに基づくトポロジカル指数が、強い線形相関を通じてその物理化学的特性を効果的に予測できることを示している。
本研究は、昇満法によるCo₃O₄への1 wt.%のランタンの導入が、La-O-Co結合および酸素空孔を生成することにより、水素リッチな流れにおける触媒の低温での一酸化炭素優先酸化能を向上させる一方で、その性能が水分や二酸化炭素によって中程度に低下することを実証している。