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Robust automatic assignment of nuclear magnetic resonance spectra for small molecules

Castillo Robles, Andrés Mauricio (2015) Robust automatic assignment of nuclear magnetic resonance spectra for small molecules. Doctorado thesis, Universidad Nacional de Colombia - Sede Bogotá.

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Resumen

Abstract. In this document we describe a fully automatic assignment system for Nuclear Magnetic Resonance (NMR) for small molecules. This system has 3 main features: 1. it uses as input raw NMR data. Which means it should be able to extract from them the information that is useful while ignores the noise; 2. it assigns the signals to atoms in the structure, and associates to each assignment a confidence value, which is used to sort all possible solutions; 3. it does not depend on chemical shifts predictions. So it can use the connectivity information observed in 2D NMR spectra and integrals to perform an assignment(coupling constants are also a possibility, but were not explored in this work). However, the system can use chemical shifts if available.; 4. it can learn in an unsupervised fashion, the relation between configurations of atoms and chemical shifts while solving assignment problems, which allows the system to improve while working. Analogous to the way a human works. This system is completely open source, as well as the data used in this work., En este trabajo describimos un sistema completamente automático de asignación de espectros de Resonancia Magnética Nuclear(RMN) para moléculas pequeñas. Este sistema tiene la siguientes características: 1. usa como entrada datos de RMN crudos. Lo que significa que debe ser capaz de extraer de ellos, la información que es útil y dejar de lado el ruido; 2. asigna las señales a átomos en la estructura, y asocia a cada asignación un valor de confianza, que es usado para ordenar todas las posibles soluciones; 3. no depende de predicciones de desplazamientos químicos, de forma que puede usar solo la información de conectividad observada en los espectros de RMN 2D y las integrales( las constantes de acople también son una posibilidad, pero no fueron exploradas en este trabajo). Sin embargo el sistema puede usar los desplazamientos químicos si están disponibles; 4. puede aprender de forma no supervisada, la relación entre configuraciones de átomos y desplazamientos químicos mientras resuelve problemas de asignación, lo que le permite mejorar mientras trabaja, de forma análoga a como lo hace un humano. Este sistema es completamente de código abierto, al igual que los datos que se usaron en este trabajo.

Tipo de documento:Tesis/trabajos de grado - Thesis (Doctorado)
Colaborador / Asesor:Wist, Julien and Gonzalez Osorio, Fabio Augusto
Información adicional:Doctor en Ingeniería-Ingeniería de Sistemas y Computación. Research Field: Chemoinformatics-NMR
Palabras clave:NMR, assignment, prediction, peak-picking, learning, analysis, molecule, spectra, hose, RMN, Asignación, Predicción, Similitud
Temática:6 Tecnología (ciencias aplicadas) / Technology > 61 Ciencias médicas; Medicina / Medicine & health
6 Tecnología (ciencias aplicadas) / Technology > 62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering
Unidad administrativa:Sede Bogotá > Facultad de Ingeniería > Departamento de Ingeniería de Sistemas e Industrial > Ingeniería de Sistemas
Código ID:51491
Enviado por : Ingeniero Andrés Mauricio Castillo Robles
Enviado el día :14 Apr 2016 12:53
Ultima modificación:14 Apr 2016 12:53
Ultima modificación:14 Apr 2016 12:53
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