Modeling pyranose ring pucker in carbohydrates using machine learning and semi-empirical quantum chemical methods.

Kong, Linghan; Bryce, Richard A

Kong, Linghan; Bryce, Richard A.

Afiliação

Kong L; Division of Pharmacy and Optometry, School of Health Sciences, Manchester Academic Health Sciences Centre, University of Manchester, Manchester, UK.
Bryce RA; Division of Pharmacy and Optometry, School of Health Sciences, Manchester Academic Health Sciences Centre, University of Manchester, Manchester, UK.

J Comput Chem ; 43(30): 2009-2022, 2022 Nov 15.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-36165294

Assuntos

Carboidratos; Teoria Quântica; Carboidratos/química; Ligação de Hidrogênio; Aprendizado de Máquina; Monossacarídeos/química

Palavras-chave

ANI; GFN2-xTB; carbohydrates; machine learning; ring pucker

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Teoria Quântica / Carboidratos Idioma: En Revista: J Comput Chem Assunto da revista: QUIMICA Ano de publicação: 2022 Tipo de documento: Article País de afiliação: Reino Unido

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