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?姜建文教授ACS AMI: 機(jī)器學(xué)習(xí)輔助加速發(fā)現(xiàn)高自由體積分?jǐn)?shù)聚合物

作為聚合物的基本結(jié)構(gòu)特征，自由體積分?jǐn)?shù)（FFV）在控制聚合物性能方面起著不可或缺的作用。然而，新的高FFV聚合物的設(shè)計(jì)具有挑戰(zhàn)性。

在此，新加坡國(guó)立大學(xué)姜建文教授等人報(bào)道了一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法，旨在加速高 FFV聚合物的發(fā)現(xiàn)。首先，作者提出了一種FFV的計(jì)算方法，并開發(fā)了兩步分段方法以構(gòu)建用于聚合物結(jié)構(gòu)數(shù)字表示的片段庫(kù)。其中，Si-和環(huán)相關(guān)的片段是對(duì)FFV有正向影響的頂部片段，而長(zhǎng)脂肪鏈、羰基和Cl-相關(guān)的片段對(duì)FFV有負(fù)面影響。然后，作者通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)識(shí)別高FFV聚合物中的有前景片段。

隨后，基于數(shù)據(jù)集I中1683個(gè)聚合物的V_vdw和ρ值，作者通過(guò)結(jié)合3種機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）算法（KRR、GPR和RFR）和6個(gè)指紋（255位片段、166位MACCS、512位RDKit、1024位RDKit、512位Morgan和1024位Morgan）來(lái)訓(xùn)練ML模型，最后在包含11479種聚合物的另一個(gè)數(shù)據(jù)集II中進(jìn)行了樣本外預(yù)測(cè)。

圖1. 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法發(fā)現(xiàn)高FFV聚合物的工作流程

ML結(jié)果顯示，結(jié)合本文開發(fā)的255位片段指紋的RFR算法顯示出最佳預(yù)測(cè)精度。模型性能在訓(xùn)練集和測(cè)試集之間的不同隨機(jī)分割上表現(xiàn)穩(wěn)定，且在V_vdw和ρ 的ML模型中也觀察到類似的重要特征。根據(jù)數(shù)據(jù)集II中11479種聚合物的樣本外預(yù)測(cè)，證明了模型的可遷移性。ML模型用于預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集III中約100萬(wàn)個(gè)假設(shè)聚合物的FFV，預(yù)測(cè)出29482種聚合物的FFV > 0.2。

此外，作者通過(guò)分子模擬驗(yàn)證了12種具有代表性的高FFV聚合物并強(qiáng)調(diào)了設(shè)計(jì)策略。為了進(jìn)一步促進(jìn)新的高FFV聚合物的發(fā)現(xiàn)，作者開發(fā)了一個(gè)在線交互平臺(tái)https://ffv-prediction.herokuapp.com，允許在給定聚合物結(jié)構(gòu)的情況下快速預(yù)測(cè)FFV?？傊?，這項(xiàng)研究中的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法可能會(huì)推動(dòng)新的高FFV聚合物的開發(fā)，并進(jìn)一步探索聚合物的定量結(jié)構(gòu)-性能關(guān)系。

圖2. ML模型篩選約100萬(wàn)個(gè)假設(shè)聚合物中的高FFV聚合物

Accelerating Discovery of High Fractional Free Volume Polymers from a Data-Driven Approach, ACS Applied Materials & Interfaces 2022. DOI: 10.1021/acsami.2c03917

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