AIRI: Predicting Retention Indices and their Uncertainties using Artificial Intelligence

要約

Kov’ats Retention Index (RI) は、ガスクロマトグラフィーを使用して測定される量であり、化学構造の同定に一般的に使用されます。
観測された RI 値のライブラリを作成するのは骨の折れる作業であるため、標準的な半極性カラムの構造から RI 値を予測するためのディープ ニューラル ネットワークの使用を検討します。
このネットワークは、平均絶対誤差 15.1 の予測を生成し、誤差分布の裾の定量化では、95 パーセンタイルの絶対誤差 46.5 を生成しました。
Artificial Intelligence Retention Indices (AIRI) ネットワークの精度により、NIST EI-MS スペクトル ライブラリの RI 値を予測するために使用されました。
これらの RI 値は、化学物質の同定方法とライブラリの品質を向上させるために使用されます。
予測モデルを使用する場合、不確実性の推定は重要な実際的なニーズです。
個々の予測に対するネットワークの不確実性を定量化するために、8 つのネットワークのアンサンブルの出力を使用して、各 RI 値予測の予測標準偏差を計算しました。
この予測された標準偏差は、観測された RI 値と予測された RI 値の間の誤差に従うように補正されました。
これらの予測標準偏差を使用した Z スコアの標準偏差は 1.52、95 パーセンタイルの絶対 Z スコアは平均 RI 値 42.6 に相当しました。

要約(オリジナル)

The Kov\’ats Retention index (RI) is a quantity measured using gas chromatography and commonly used in the identification of chemical structures. Creating libraries of observed RI values is a laborious task, so we explore the use of a deep neural network for predicting RI values from structure for standard semipolar columns. This network generated predictions with a mean absolute error of 15.1 and, in a quantification of the tail of the error distribution, a 95th percentile absolute error of 46.5. Because of the Artificial Intelligence Retention Indices (AIRI) network’s accuracy, it was used to predict RI values for the NIST EI-MS spectral libraries. These RI values are used to improve chemical identification methods and the quality of the library. Estimating uncertainty is an important practical need when using prediction models. To quantify the uncertainty of our network for each individual prediction, we used the outputs of an ensemble of 8 networks to calculate a predicted standard deviation for each RI value prediction. This predicted standard deviation was corrected to follow the error between observed and predicted RI values. The Z scores using these predicted standard deviations had a standard deviation of 1.52 and a 95th percentile absolute Z score corresponding to a mean RI value of 42.6.

arxiv情報

著者 Lewis Y. Geer,Stephen E. Stein,William Gary Mallard,Douglas J. Slotta
発行日 2024-01-17 16:53:09+00:00
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