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- Originaltitel:
- Prediction of yields of chemical reactions
- Übersetzter Titel:
- Vorhersage der Ausbeuten chemischer Reaktionen
- Autor:
- Voinarovska, Varvara
- Jahr:
- 2024
- Dokumenttyp:
- Dissertation
- Fakultät/School:
- TUM School of Natural Sciences
- Institution:
- Lehrstuhl für Biomolekulare NMR-Spektroskopie (Prof. Sattler)
- Betreuer:
- Sattler, Michael (Prof. Dr.)
- Gutachter:
- Sattler, Michael (Prof. Dr.); Tetko, Igor (Priv.-Doz. Dr.)
- Sprache:
- en
- Fachgebiet:
- CHE Chemie
- Stichworte:
- chemoinformatics; yield prediction; reactivity prediction
- Übersetzte Stichworte:
- Chemoinformatik; Ertragsvorhersage; Reaktivitätsvorhersage
- TU-Systematik:
- CHE 808; CHE 244
- Kurzfassung:
- This dissertation investigates the potential of machine learning to optimize the efficiency of chemical reactions, especially reaction yield. The research develops predictive models using data from AstraZeneca and Enamine. Using SMILES notation and reaction fingerprints, chemical reactions are captured in detail. This work addresses challenges in yield prediction, improves synthetic chemistry, and promotes more efficient and sustainable chemical syntheses.
- Übersetzte Kurzfassung:
- In dieser Dissertation wird das Potenzial des maschinellen Lernens zur Optimierung der Effizienz chemischer Reaktionen, insbesondere der Reaktionsausbeute, untersucht. Die Forschung entwickelt Vorhersagemodelle unter Verwendung von Daten von AstraZeneca und Enamine. Unter Verwendung der SMILES-Notation und von Reaktions-Fingerprints werden chemische Reaktionen im Detail erfasst. Diese Arbeit befasst sich mit Herausforderungen bei der Vorhersage der Ausbeute, verbessert die synthetische Chemie un... »
- WWW:
- https://mediatum.ub.tum.de/?id=1754066
- Eingereicht am:
- 20.09.2024
- Mündliche Prüfung:
- 17.10.2024
- Dateigröße:
- 40908193 bytes
- Seiten:
- 147
- Urn (Zitierfähige URL):
- https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20241017-1754066-1-8
- Letzte Änderung:
- 14.11.2024
BibTeX