Ин таҳқиқот ҳадаф дорад энергияи стандартии озоди Гиббси реаксияи интиқоли формалии атоми гидроген байни антиоксидантҳои фенолӣ ва радикалҳоро бидуни аз нав иҷро кардани ҳамаи ҳисобҳои квантӣ-кимиёвӣ барои ҳар низоми нав пешгӯӣ кунад. Стратегияи гибридии дар таҳқиқот истифодашуда як равиши скрининги ҳисоббарорӣ мебошад, ки арзишҳои ΔG°-и бо назарияи функсионали зичӣ ҳисобшударо бо дескрипторҳои кимиёвӣ муттаҳид карда, онҳоро ҳамчун вуруд барои моделҳои омӯзиши мошинии назоратшаванда истифода мебарад. Пойгоҳи додаҳо 71 молекула, 207 минтақаи реаксия, 10 радикал ва дар маҷмӯъ 6210 арзиши ΔG°-ро барои се муҳит — фазаи газӣ, об ва бензол — дар бар мегирад. Аз миёни моделҳои санҷидашуда Random Forest бо R²-и тестии тақрибан 0.94 ва MAE-и тақрибан 2.7 kcal mol⁻¹ беҳтарин натиҷаро аз рӯи хатои мутлақ нишон дод. Бо вуҷуди ин, муваффақият ба фазои кимиёвии омӯхташуда маҳдуд аст; анионҳои фенолӣ, мотивҳои сохтории камёб ва минтақаҳои реаксияи нокифоя намояндагишуда барои модел манбаъҳои возеҳи хато мебошанд.

Ҳадафи асосии илмии таҳқиқот бевосита муайян кардани он нест, ки як молекула аз нигоҳи клиникӣ ё биологӣ “антиоксиданти хуб” аст. Бузургии пешгӯишаванда энергияи стандартии озоди Гиббси реаксия мебошад, ки мусоид будани термодинамикии интиқоли формалии атоми гидрогенро ифода мекунад. Аз ин рӯ, таҳқиқот абзори ҳисоббарориеро таҳия мекунад, ки метавонад механизми муайяни рафтори безараргардонии радикалҳо ва ҷузъи термодинамикии онро зуд пешакӣ скрининг кунад; кинетика, дастрасии биологӣ, мубодилаи моддаҳо, заҳролудӣ ва самаранокии воқеии биологӣ натиҷаҳои бевоситаи ин модел нестанд.

Интиқоли Формалии Атоми Гидроген (f-HAT) Чист?

Интиқоли формалии атоми гидроген яке аз механизмҳои безараргардонии радикалҳо мебошад, ки дар он як протон ва як электрон аз антиоксидант ба радикал ба тавре интиқол дода мешаванд, ки дар маҷмӯъ ба як атоми гидроген мувофиқат кунанд ва бо ин радикалро барқарор намоянд. Дар таҳқиқот потенсиали безараргардонии радикалҳо аз ҷониби пайвастҳои фенолӣ аз рӯи энергияи стандартии озоди Гиббси ҳамин реаксия ба таври термодинамикӣ арзёбӣ шудааст.

Дар таҳқиқоти манбаъ реаксияи f-HAT ба таври умум чунин нишон дода шудааст:

\[ H_nA + R^{\bullet} \rightarrow H_{n-1}A^{\bullet} + RH \]

Дар ин ҷо \(H_nA\) антиоксиданти донори гидроген, \(R^{\bullet}\) радикали ибтидоӣ, \(H_{n-1}A^{\bullet}\) маҳсулоти радикалии аз антиоксидант ҳосилшуда пас аз аз даст додани гидроген ва \(RH\) шарики барқароршудаи радикалро ифода мекунад. Ҳадафи омӯзиши мошинӣ дар таҳқиқот арзиши энергияи стандартии озоди Гиббси реаксия \( \Delta G^\circ \) мебошад, ки барои ин табдил ҳисоб шудааст.

\(\Delta G^\circ\) на танҳо қувваи пайванди O–H ё C–H-ро, балки фарқи умумии энергияи термодинамикӣ байни ҳолатҳои ибтидоӣ ва ниҳоии реаксияро ифода мекунад. Аз ин рӯ, таҳқиқот аз тартибдиҳии танҳо бар энергияи диссотсиатсияи пайванд асосёфта берун рафта, тамоми омезиши антиоксиданти мушаххас, минтақаи реаксия, радикал ва муҳитро ба масъалаи пешгӯӣ дохил мекунад.

Чаро танҳо энергияи диссотсиатсияи пайванд кофӣ ҳисоб нашуд?

Энергияи диссотсиатсияи пайванд дар бораи қувваи пайванде, ки гидроген медиҳад, маълумоти муфид медиҳад. Аммо он худ аз худ шарики радикалиро ба ҳисоб намегирад ва ҳолати истинодеро, ки барои мустақиман фарқ кардани экзергоникӣ ё эндергоникӣ будани реаксияи мушаххас зарур аст, таъмин намекунад. Илова бар ин, ҳангоми тағйир ёфтани қутбияти ҳалкунанда энергияи реаксия низ метавонад тағйир ёбад. Аз ин рӯ, равиши ΔG° дар ин таҳқиқот молекула, минтақаи реаксия, радикал ва муҳитро дар доираи як масъалаи ягонаи термодинамикӣ баррасӣ мекунад.

Чаро Дар Ин Таҳқиқот Омӯзиши Мошинӣ Истифода Шуд?

Омӯзиши мошинӣ барои сохтани модели босуръати скрининги пешакӣ истифода шуд, ки метавонад бори ҳисоббарории ҳисобҳои квантӣ-кимиёвии ΔG°-ро, ки барои шумораи зиёди омезишҳои молекула, минтақаи реаксия, радикал ва муҳит бояд такрор шаванд, коҳиш диҳад. Ҳадафи модел аз байн бурдани механикаи квантӣ нест, балки омӯхтан аз додаҳои квантӣ-кимиёвӣ ва кумак ба муайян кардани он аст, ки кадом низомҳо бояд барои ҳисобҳои муфассалтар афзалият гиранд.

Вақте ки ба ҷойи ҳисоб кардани як арзиш барои як молекула, ҳар минтақаи реаксия бояд бо радикалҳои гуногун ва дар муҳитҳои гуногун арзёбӣ шавад, шумораи омезишҳо зуд зиёд мешавад. Муҳаққиқон ин масъаларо аввал бо сохтани пойгоҳи боэътимоди додаҳои DFT ва сипас бо интиқоли қолабҳои кимиёвии он пойгоҳ ба омӯзиши мошинӣ ҳал карданд.

Пойгоҳи додаҳои DFT чӣ гуна сохта шуд?

Пойгоҳи додаҳо ду гурӯҳи асосии молекулаҳоро дар бар мегирад: антоцианидинҳо ва пайвастҳои содатари фенолӣ. Дар антоцианидинҳо минтақаҳои реаксияи OH ва CH арзёбӣ шуданд, дар ҳоле ки барои пайвастҳои содатари фенолӣ таҳқиқот ба минтақаҳои OH, ки аз нигоҳи f-HAT реактивтар ҳисоб мешуданд, тамаркуз кард. Азбаски минтақаҳои носершудаи CH дар фенолҳои сода метавонанд тавассути механизмҳои дигар, аз қабили ташаккули аддукти радикалӣ, вокуниш кунанд, ин роҳҳо берун аз доираи таҳқиқот гузошта шуданд.

Геометрияҳои молекулавӣ бо истифода аз Gaussian16, функсионали зичии мета-гибридии M06-2X ва маҷмӯи базисии 6-31G(d) оптимизатсия шуданд. Конформери устувортар вобаста ба ҳолат бо CREST 3.0 ё тавассути арзёбии кимиёвии сохторҳои номзад интихоб шуд. Барои ислоҳоти ҳароратӣ ва энергияҳои озоди Гиббс ҳисобҳои аналитикии басомад дар ҳамон сатҳи назария анҷом дода шуданд; арзёбиҳои механикаи оморӣ дар шароити 298 K ва 1 atm гузаронида шуданд.

Сипас ҳисобҳои энергияи электронии якнуқтаӣ дар сатҳи M06-2X/6-311+G(d,p) анҷом дода шуданд. Илова ба фазаи газӣ, об муҳити қутбӣ ва бензол муҳити ғайриқутбиро намояндагӣ кард; таъсирҳои солвататсия бо модели пайвастаи ҳалкунандаи SMD ба ҳисоб гирифта шуданд. Сатҳи якҷояи ҳисоббарорие, ки манбаъ истифода кардааст, чунин дода мешавад:

\[ \mathrm{(SMD)\!-\!M06\!-\!2X/6\!-\!311+G(d,p)//M06\!-\!2X/6\!-\!31G(d)} \]

Дар натиҷа, дар 71 молекула омезиши ҳамагӣ 207 минтақаи реаксия бо 10 радикали гуногун ва се муҳит 6210 энергияи стандартии озоди Гиббси реаксияро ба вуҷуд овард.

Омӯзиши мошинӣ кадом маълумотро дид?

Барои ҳар молекула ва радикал бо истифода аз RDKit 2025.03.4 106 дескриптори ададии кимиёвӣ ҳисоб карда шуд. Ин дескрипторҳо ба гурӯҳҳое тақсим шуданд, ки хусусиятҳои вобаста ба масоҳати сатҳи van der Waals, хусусиятҳои электронӣ, маълумоти сохторӣ ва категорияҳои дорои маънои таҷрибавиро дар бар мегиранд. Модел тавонист на танҳо сохтори умумии кимиёвии молекула, балки минтақаи реаксия, шарики радикалӣ ва муҳитро низ омӯзад.

Илова ба тағйирёбандаҳои ададӣ, муҳит, минтақаи реаксия, радикал, гурӯҳи молекула ва таснифоти сохтории бар SMILES асосёфта бо one-hot encoding рамзгузорӣ шуданд. Майдонҳои идентификатсионӣ, ки барои пешгӯӣ пешбинӣ нашуда буданд, хориҷ шуданд, хусусиятҳо стандартӣ гардонида шуданд ва чор равиши регрессия муқоиса шуд: регрессияи хаттӣ, Random Forest, Gradient Boosting ва регрессияи персептрони бисёрқабата.

Иҷро дар Python 3.12.7 ва scikit-learn 1.7.2 анҷом дода шуд. Манбаъ хабар медиҳад, ки агар махсусан чизи дигар гуфта нашуда бошад, гиперпараметрҳои пешфарзи scikit-learn истифода шудаанд ва оптимизатсияи гиперпараметрҳо танҳо барои модели беҳтарин иҷро шудааст. PDF-и асосӣ ҳамаи гиперпараметрҳои ниҳоии Random Forest-и оптимизатсияшудаи интихобшударо як ба як номбар намекунад; натиҷаҳои муфассали оптимизатсия дар маводи иловагӣ/анбори онлайн пешниҳод шудаанд.

Чаро Санҷиши Leave-One-Molecule-Out Муҳим Аст?

Санҷиши leave-one-molecule-out кӯшиш мекунад қобилияти модели умумисозӣ ба молекулаеро, ки қаблан надидааст, бо роҳи якҷоя хориҷ кардани ҳамаи минтақаҳои реаксияи молекулаи санҷишӣ аз додаҳои омӯзишӣ чен кунад. Ин нисбат ба тақсимоти тасодуфии сатрҳо, ки дар он минтақаҳои гуногуни реаксияи ҳамон як молекула метавонанд ҳамзамон ба маҷмӯи омӯзишӣ ва тестӣ ворид шаванд, арзёбии сахттар аст.

Дар ҳар давр яке аз 71 молекула пурра барои тест ҷудо карда шуд, модел дар 70 молекулаи боқимонда омӯзонда шуд ва ҳамаи сабтҳои молекулаи берунгузошташуда пешгӯӣ гардиданд. Ин тарҳ таъсири маълумоти хеле наздикеро, ки аз минтақаҳои дигари як молекула омӯхта шудааст ва метавонад холҳои тестиро ба таври сунъӣ баланд кунад, коҳиш медиҳад.

Озмоиши назоратии таҳқиқот ин фарқро бевосита нишон медиҳад. Дар тақсимоти тасодуфии сатрҳо, ки имкон медиҳад сатрҳои гуногуни ҳамон як молекула ба қисмҳои омӯзишӣ ва тестӣ ворид шаванд, модели оптимизатсияшуда ба \(R^2=0.9960\) ва MAE \(=0.84\) kcal mol⁻¹ расид. Баръакс, арзёбии асосие, ки тамоми молекуларо берун мегузорад, дар сатҳи тақрибан \(R^2=0.94\) ва MAE \(=2.74\) kcal mol⁻¹ қарор дорад. Холи баландтари тақсимоти тасодуфӣ нишон намедиҳад, ки умумисозии воқеии модел беҳтар аст; он нишон медиҳад, ки масъалаи тест хеле осонтар шудааст.

Каҷи омӯзиш чӣ нишон дод?

Муҳаққиқон барои санҷидани он ки оё натиҷаи баланди LOMO аз overfitting дар маҷмӯи хурди додаҳо ба вуҷуд омадааст ё не, бо тағйир додани шумораи молекулаҳо каҷҳои иловагии омӯзиш сохтанд. Барои 20, 40, 60 ва 70 молекулаи омӯзишӣ арзишҳои якҷояшудаи R²-и тестӣ мутаносибан 0.862, 0.917, 0.933 ва 0.943 гузориш шуданд. Тамоюли умумӣ нишон медиҳад, ки бо зиёд шудани шумораи молекулаҳои омӯзишӣ натиҷа беҳтар мешавад ва сипас ба минтақаи нишондиҳандаҳои баланд наздик мегардад.

Усул ва Натиҷаҳои Таҳқиқот

Метрикаҳои натиҷавӣ

Натиҷаи модел бо нишондиҳандаҳое чун R²-и тестӣ, хатои миёнаи мутлақ (MAE), решаи хатои миёнаи квадратӣ (RMSE) ва каҷшавии стандартии пешгӯиҳо арзёбӣ шуд. MAE андозаи мутлақи хатоҳои алоҳидаи пешгӯиро ба ҳисоби миёна нишон медиҳад, дар ҳоле ки RMSE хатоҳои калонро ба сабаби ҷузъи квадратӣ сахттар ҷазо медиҳад.

Дар манбаъ Муодилаи (2) ба шакли зерин нашр шудааст:

\[ \mathrm{MAE}= \frac{\sum_{i=0}^{N}\left|\mathrm{prediction}(i)-\mathrm{computed}(i)\right|}{N} \]

Ва Муодилаи (3) дар манбаъ чунин аст:

\[ \mathrm{RMSE}= \sqrt{ \frac{\sum_{i=1}^{N}\left(\mathrm{prediction}(i)-\mathrm{computed}(i)\right)^2}{N} } \]

Дар муодилаҳои нашршуда индекси оғози ҷамъбасти MAE ҳамчун \(i=0\), ва индекси оғози ҷамъбасти RMSE ҳамчун \(i=1\) нишон дода шудааст. Матни Verianla ин фарқи намоишии дохили манбаъро хомӯшона тағйир намедиҳад. Вазифаи илмии ҳар ду метрика чен кардани миқдории он аст, ки пешгӯиҳои модел аз арзишҳои истинодии ΔG°-и бо DFT ҳисобшуда то чӣ андоза дур мешаванд.

Муқоисаи алгоритмҳои регрессия

Регрессияи хаттӣ аз муқоисаи баъдӣ хориҷ карда шуд, зеро барои синфҳои молекула арзишҳои манфии R² дод. Гарчанде MLP, Gradient Boosting ва Random Forest дар доираи шабеҳи R² буданд, Random Forest аз рӯи хатои мутлақ натиҷаи беҳтар нишон дод. Аз ин рӯ, муаллифон Random Forest-ро ҳамчун ҳадафи асосии оптимизатсияи гиперпараметр интихоб карданд.

Дар ин ҷо як ҷузъиёти муҳим вуҷуд дорад: MAE-и модели оптимизатсияшуда бо маҷмӯи пурраи хусусиятҳо 2.74 kcal mol⁻¹ аст, дар ҳоле ки дар ҷадвали Random Forest бо маҷмӯи пурраи хусусиятҳо пеш аз оптимизатсия 2.71 kcal mol⁻¹ нишон дода шудааст. Оптимизатсия асосан дар RMSE беҳбудии хурд дод, дар ҳоле ки R² ва MAE дар доираи хатои монанд боқӣ монданд. Аз ин рӯ, хулосаи “оптимизатсия ҳар як метрикаро ба таври назаррас беҳтар кард” аз ҷониби манбаъ дастгирӣ намешавад.

Арзиши Тақрибан 0.94-и R² Дар Модели Random Forest Чӣ Гуна Тафсир Шавад?

Арзиши тестии R²-и тақрибан 0.94 нишон медиҳад, ки модел дар арзёбиҳои leave-one-molecule-out дар дохили фазои кимиёвии омӯхташуда тавонистааст қисми зиёди тағйироти ΔG°-ро, ки DFT ҳисоб кардааст, фаро гирад; аммо ин арзиш исбот намекунад, ки модел дар ҳар оилаи нави молекулаҳои органикӣ бо ҳамин дақиқӣ кор мекунад. Манбаъ махсусан таъкид мекунад, ки fold-ҳои LOMO аз ҳамон фазои кимиёвии муайяншуда меоянд ва ин холҳо бояд барои молекулаҳои берун аз он фазо ҳамчун ҳадди болоии хушбинона баррасӣ шаванд.

Ин фарқ яке аз муҳимтарин маҳдудиятҳои тафсирии таҳқиқот аст. Модел мумкин аст молекулаи навро айнан дар маҷмӯи омӯзишӣ надида бошад; бо вуҷуди ин, молекулаи тестӣ ба фазои кимиёвии фенолӣ ва антоцианидинии пойгоҳи додаҳо тааллуқ дорад. Нишон дода нашудааст, ки ҳангоми гузариш ба гурӯҳҳои функсионалӣ, механизмҳо ё оилаҳои молекулавии тамоман дигар ҳамон сатҳи хато нигоҳ дошта мешавад.

Натиҷа дар синфҳои кимиёвӣ яксон нест

Таҳлили R² аз рӯи синфҳо дар саҳифаи 7 ин гуногунрангиро возеҳ нишон медиҳад. Дар ҳоле ки R²-и умумӣ тақрибан 0.944 аст, флавоноидҳо тақрибан 0.977, нафталенҳо тақрибан 0.965 ва стилбенҳо тақрибан 0.959 доранд. Фенолҳо бошанд, бо тақрибан 0.669 натиҷаи назаррас пасттар нишон медиҳанд. Синфи Naphthacene низ бо тақрибан 0.800 натиҷаи нисбатан паст додааст.

Ин натиҷа нишон медиҳад, ки танҳо шумораи намунаҳо муваффақияти моделро шарҳ намедиҳад. Баъзе синфҳои хурдтар, вале аз ҷиҳати кимиёвӣ ҳамгунтар хуб пешгӯӣ мешаванд, дар ҳоле ки дар синфҳои гуногунтар хато метавонад баланд боқӣ монад.

Чаро анионҳои фенолӣ мушкил эҷод карданд?

Яке аз муҳимтарин минтақаҳои мушкил дар таҳлили хатои таҳқиқот анионҳои фенолӣ мебошанд. Оксигенҳои дорои заряди манфӣ, ки пас аз депротонатсия ба вуҷуд меоянд, метавонанд дар сохторҳои реагент ва маҳсулоти радикалӣ тартибҳои гуногуни пайванди гидрогении дохилимолекулавиро ташкил кунанд. Агар пойгоҳи додаҳои мавҷуда ин гуногунии энергетикиро ба қадри кофӣ намояндагӣ накунад, модели омӯзиши мошинӣ наметавонад ин қолабҳои кимиёвиро боэътимод омӯзад.

Дар манбаъ хато барои синфи фенолҳо махсусан баланд аст. Дар графики хатои синфӣ дар саҳифаи 8, фенолҳо бо MAE-и тақрибан 7.34 kcal mol⁻¹ ва RMSE-и 9.70 kcal mol⁻¹ яке аз гурӯҳҳои мушкилтарин мебошанд. Дар муқоиса, флавоноидҳо MAE-и тақрибан 1.37 kcal mol⁻¹ ва RMSE-и 2.87 kcal mol⁻¹ нишон медиҳанд.

Барои санҷидани нақши анионҳо муҳаққиқон ҳамаи намунаҳои аниониро аз пойгоҳи додаҳои шабеҳ хориҷ карда, ҳамон равиши омӯзиши мошиниро дубора татбиқ карданд. Дар ин таҳлили иловагӣ бе анионҳо MAE-и модели оптимизатсиянашуда то 1.63 kcal mol⁻¹ коҳиш ёфт. Ин натиҷа тафсиреро дастгирӣ мекунад, ки қисми муҳими хатои баланд бештар аз он ба вуҷуд меояд, ки намояндагии мавҷудаи додаҳо ҳолатҳои душвори кимиёвиро ба қадри кофӣ фаро намегирад, на аз меъмории худи модел.

Мушкилоти минтақаи нодири реаксия

Манбаъ инчунин минтақаи реаксияи O19-ро дар як антоцианидини мушаххас, ки ҳамчун ARN нишон дода шудааст, ҳамчун намунаи махсуси хато баррасӣ мекунад. Азбаски ин минтақаи OH дар ёздаҳ антоцианидини дигар ба ҳамин шакл вуҷуд надорад, он дар додаҳои омӯзишӣ ба қадри кофӣ намояндагӣ нашудааст. Баландтар будани хатои модел, махсусан ҳангоми пешгӯии ΔG°-и ин минтақа дар муҳити обӣ, намунаи мушаххаси он аст, ки чаро мотивҳои маҳаллии кимиёвии нодир метавонанд барои модели дода-меҳвар мушкил бошанд.

Кадом Хусусиятҳои Кимиёвӣ Пешгӯиҳои Моделро Бештар Муайян Мекунанд?

Таҳлили аҳамияти хусусиятҳо нишон медиҳад, ки модел танҳо аз шакли умумии молекула намеомӯзад; он маълумоти аз нигоҳи кимиёвӣ тафсиршаванда, аз ҷумла хусусиятҳои электронӣ, минтақаи реаксия, оилаи молекула ва шарики радикалиро якҷоя истифода мебарад. Қавитарин хусусияти ягона заряди қисмии максималии мутлақи радикал аст; хусусиятҳои электронӣ ва таҷрибавӣ/минтақа-гурӯҳӣ дар аҳамияти умумӣ нақши бартаридошта доранд.

Ҳангоми гурӯҳбандии хусусиятҳо аз рӯи намуд, гузориш мешавад, ки хусусиятҳои электронӣ ва таҷрибавӣ зиёда аз 60 фоизи аҳамияти умумии хусусиятҳоро ташкил медиҳанд, дар ҳоле ки хусусиятҳои сохторӣ ва навъи VSA дар маҷмӯъ тақрибан 30 фоиз саҳм мегузоранд. Ҳамчунин гуфта мешавад, ки дескрипторҳои таҷрибавии вобаста ба минтақаи реаксия танҳо тақрибан 20 фоизи аҳамияти умумиро таъмин мекунанд.

Аҳамияти баланди заряди қисмии максималии мутлақи радикал аз нигоҳи кимиёвӣ фаҳмост; радикал яке аз ду реагенти мустақими реаксия мебошад ва радикалҳои гуногун метавонанд ΔG°-ро ба таври низомнок тағйир диҳанд. Бо вуҷуди ин, муаллифон таъкид мекунанд, ки муҳим будани ҳувияти радикал худ ба худ шарҳи пурраи механистиро дар бораи қобилияти безараргардонии худи молекулаи антиоксиданти мушаххас таъмин намекунад.

Хусусиятҳои баъдӣ, аз қабили нишондиҳандаи гурӯҳи фенол ва Hall–Kier alpha, нишон медиҳанд, ки модел аз қолабҳои оилаҳои шабеҳи молекулавӣ ва топологияи умумии молекула истифода мебарад. Ин ҳолат инчунин мефаҳмонад, ки чаро модели мавҷуда дар оилаҳои молекулавие, ки аз фазои кимиёвии фенолии пойгоҳи додаҳои ҷорӣ хеле дуранд, натиҷаи кафолатшуда надорад.

Хулосае, ки таҳқиқот дастгирӣ мекунад

Таҳқиқот дастгирӣ мекунад, ки дар фазои муайяни додаҳои фенолӣ/антоцианидинӣ, ки бо DFT сохта шудааст, модели Random Forest бо истифода аз дескрипторҳои RDKit ва маълумоти категориявии кимиёвӣ метавонад энергияҳои стандартии озоди Гиббси реаксияҳои f-HAT-ро дар санҷиши leave-one-molecule-out бо тақрибан 0.94 R² ва тақрибан 2.7 kcal mol⁻¹ MAE пешгӯӣ кунад. Ҳамчунин нишон дода мешавад, ки хусусиятҳои электронӣ, минтақаи реаксия, гурӯҳи молекула ва хусусиятҳои сохтории аз нигоҳи кимиёвӣ тафсиршаванда дар пешгӯиҳо нақши муҳим доранд.

Хулосае, ки таҳқиқот дастгирӣ намекунад

Ин натиҷаҳо нишон намедиҳанд, ки самаранокии антиоксидантии ҳар гуна молекулаи органикиро бо ҳамин дақиқӣ пешгӯӣ кардан мумкин аст. Таҳқиқот самаранокии антиоксидантиро дар организми воқеӣ, фоидаи клиникӣ, хусусиятҳои фармакокинетикӣ, заҳролудӣ ё муваффақияти табобатро чен намекунад. Модел энергияи термодинамикии механизми f-HAT-ро пешгӯӣ мекунад; константаҳои суръати кинетикиро мустақиман намеомӯзад ва механизмҳои дигари безараргардонии радикалҳоро дар доираи ин ҳадаф моделсозӣ намекунад.

Ҳамчунин, наздик будани MAE-и 2.74 kcal mol⁻¹ ба истиноди дақиқии кимиёвии DFT-и тақрибан 2 kcal mol⁻¹, ки муаллифон овардаанд, маънои онро надорад, ки модели омӯзиши мошинӣ тамоми мундариҷаи физикии DFT-ро аз нав тавлид мекунад. Модел як модели суррогатии дода-меҳвар аст, ки натиҷаҳои ҳисобшудаи DFT-ро дар пойгоҳи додаҳои муайян ба таври тақрибӣ пешгӯӣ мекунад.

Маънои илмӣ

Арзиши асосии ин равиши гибридӣ дар он нест, ки ба ҷойи ҳисобҳои гарони квантӣ-кимиёвӣ роҳи кӯтоҳи бечунучаро гузошта шавад, балки дар он аст, ки як қабати тафсиршавандаи скрининги пешакӣ сохта шавад, ки метавонад дар ҳавзҳои бузурги номзадҳо зуд арзёбӣ кунад, ки кадом молекулаҳо ва кадом минтақаҳои реаксия бояд барои омӯзиши муфассалтари DFT афзалият гиранд.

Ҳангоми васеъ кардани пойгоҳи додаҳо бо оилаҳои нави кимиёвӣ, минтақаҳои бештари нодири реаксия ва махсусан низомҳои анионие, ки модели мавҷуда бо онҳо мушкил дорад, қобилияти умумисозӣ бояд аз нав санҷида шавад. Натиҷаҳои худи таҳқиқот нишон медиҳанд, ки илова кардани додаҳои гуногунтар метавонад аз танҳо зиёд кардани шумораи намунаҳо муҳимтар бошад.

Ёддошт оид ба Манбаъ ва Усул

Таҳқиқоти аслӣ: A Hybrid Machine Learning and Quantum Mechanical Strategy for Predicting Radical Scavenging Potential

Муаллифон: Davide Zeppilli, José Ferraz-Caetano, M. Natália D. S. Cordeiro ва Laura Orian. Davide Zeppilli ва José Ferraz-Caetano муаллифони дорои саҳми баробар мебошанд. M. Natália D. S. Cordeiro ва Laura Orian муаллифони масъул мебошанд.

Муассисаҳо: Dipartimento di Scienze Chimiche, Università di Padova, Padova, Италия; LAQV-REQUIMTE, Department of Chemistry and Biochemistry, Faculty of Sciences, University of Porto, Porto, Португалия.

Маҷалла: AI Chem.

Ношир: MDPI.

Сабти библиографӣ: AI Chem. 2026, 1(2), 8.

DOI: 10.3390/aichem1020008

Сана: Қабул шуд 2 Феврал 2026; бознигарӣ 19 Март 2026; пазируфта шуд 7 Май 2026; нашр шуд 15 Май 2026.

Навъи манбаъ ва баррасии ҳамтоён: Мақолаи аслии таҳқиқотии аз ҷониби ҳамтоён баррасишуда; версияи расмии ношир.

Иҷозатнома: PDF-и манбаъ мақоларо ҳамчун дастрасии кушода таҳти иҷозатномаи Creative Commons Attribution (CC BY) муайян мекунад. Ин матни Verianla тарҷумаи пурра ё бозтавлиди наздики матнии мақолаи манбаъ нест; далелҳои илмӣ, усулҳо, рақамҳо ва маҳдудиятҳо дар сохтори мустақили омӯзишӣ аз нав ташкил шудаанд.

Протоколи асосии ҳисоббарорӣ: Оптимизатсияи геометрия M06-2X/6-31G(d); ҳисоби аналитикии басомад ва арзёбии термокимиёвӣ дар 298 K, 1 atm; ҳисобҳои якнуқтаӣ M06-2X/6-311+G(d,p); модели солвататсияи SMD барои об ва бензол; муҳити истинодии фазаи газӣ.

Зерсохтори омӯзиши мошинӣ: RDKit 2025.03.4, Python 3.12.7 ва scikit-learn 1.7.2. Пойгоҳи додаҳо аз 71 молекула, 207 минтақаи реаксия, 10 радикал, се муҳит ва 6210 сабти ΔG° иборат аст. 106 дескриптори ададии RDKit ва хусусиятҳои категориявии one-hot истифода шуданд.

Арзёбӣ: Арзёбии асосии модел бо протоколи leave-one-molecule-out анҷом дода шуд. Тақсимоти тасодуфии сатрҳо танҳо ҳамчун назорати муқоисавӣ истифода шуд ва нишон дода шуд, ки паҳн шудани ҳамон як молекула байни қисмҳои омӯзишӣ ва тестӣ натиҷаро ба таври назаррас баланд мекунад.

Дастрасии додаҳо: Муаллифон хабар медиҳанд, ки маҷмӯи додаҳо, код ва моделҳои омӯзонидашудае, ки натиҷаҳои таҳқиқотро дастгирӣ мекунанд, дар анбори онлайнии GitHub ройгон дастрасанд. Ҳолати иҷозатномаи мундариҷаи Repository бояд мустақил аз иҷозатномаи CC BY-и мақолаи асосӣ арзёбӣ шавад.

Маблағгузорӣ: Таҳқиқот аз ҷониби Università di Padova ва FCT/MECI тавассути маблағҳои миллии Португалия, дар доираи лоиҳаи UID/50006/2025 барои LAQV-REQUIMTE дастгирӣ шудааст. Илова бар ин, дастгирии CINECA барои захираҳои ҳисоббарорӣ ва стипендияи доктории José Ferraz-Caetano дар манбаъ алоҳида зикр шудаанд.

Бархӯрди манфиатҳо: Муаллифон бархӯрди манфиатҳоро гузориш накардаанд ва гуфтаанд, ки маблағгузорон дар тарҳи таҳқиқот, таҳлили додаҳо, тафсир, навиштан ё қарори нашр нақш надоштанд.

Маҳдудияти асосии методологӣ: Ҳатто агар молекулаҳои арзёбӣ дар омӯзиш дида нашуда бошанд ҳам, онҳо дар дохили ҳамон фазои умумии кимиёвӣ қарор доранд. Анионҳои фенолӣ, минтақаҳои нодири реаксия ва синфҳои гетерогении молекулаҳо манбаъҳои возеҳи хато мебошанд. Аз ин рӯ, натиҷаи гузоришшудаи LOMO арзиши умумии муваффақияти тасдиқшуда барои молекулаҳои берун аз фазои кимиёвии мавҷудаи фенолӣ/антоцианидинӣ нест.

Ҳудуди тафсири илмӣ: Ин таҳқиқот кори термодинамикаи ҳисоббарорӣ ва омӯзиши мошинӣ мебошад. Натиҷаҳо набояд ҳамчун далели бевоситаи самаранокии воқеии биологии антиоксидант, самаранокии клиникӣ ё бехатарии терапевтӣ тафсир шаванд.