从2015到2023：机器学习如何辅助天然产物分析
化学物理
2024-08-05 v1 机器学习
摘要
近年来，传统化学技术因其固有局限性而面临重大挑战，难以应对当代研究中生成的数据日益增长的复杂性和体量。计算方法代表化学领域中强大的工具，能够利用强大的机器学习模型产生富有洞察力的分析结果。本综述深入探讨了用于天然产物分析的计算策略谱系，并构建了一个研究框架以探究定性与定量化学问题。我们的目标是为机器学习与化学的共生关系提供一种新视角，有望催化天然产物分析领域的变革。
引用
@article{arxiv.2408.00793,
title = {From 2015 to 2023: How Machine Learning Aids Natural Product Analysis},
author = {Suwen Shi and Ziwei Huang and Xingxin Gu and Xu Lin and Chaoying Zhong and Junjie Hang and Jianli Lin and Claire Chenwen Zhong and Lin Zhang and Yu Li and Junjie Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.00793},
year = {2024}
}
备注
19 pages, 4 figures