ホモポリマーとコポリマーを同時に設計する高分子設計手法を開発しました！[金子研論文]

金子研の論文が Polymer Engineering & Science に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルは

 

Molecular design of monomers by considering the dielectric constant and stability of the polymer

 

です。これは修士卒の谷脇寛明さんが四年生～修士１年生のときに取り組んだ研究の成果であり、ホモポリマーとコポリマーの両方を含むオープンな高分子のデータに基づいて、高分子の物性として誘電率およびガラス転移温度を予測するモデルを構築し、構築されたモデルに基づいて新たなホモポリマーおよび新たなコポリマーを設計する論文です。

まず、高分子の物性として誘電率とガラス転移温度を対象にして、PolyInfo や書籍 Prediction of Polymer Properties からポリマーの物性データやモノマーデータを収集します。ホモポリマーとコポリマーの両方のデータを収集します。高分子の記述子から物性を予測する数理モデルを構築する際、以下の内容を検討します。

 

  • モノマー構造については、繰り返し構造として単量体、二量体、三量体のどれがよいか
  • モノマー構造の分子記述子については、RDKit と DRAGON (今の Alvadesc) のどれがよいか
  • 回帰分析手法については、７つの手法のなかでどれがよいか

 

すべての組み合わせでダブルクロスバリデーションを行い数理モデルの予測精度を評価して、

ダブルクロスバリデーション(モデルクロスバリデーション)でテストデータいらず～サンプルが少ないときのモデル検証～
回帰モデルやクラス分類モデルを検証するときの話です。モデルの検証一般的には、データセットが与えられたとき、サンプルをモデル構築用サンプル (トレーニングデータ, training dataset) とモデル検証用サンプル (テストデータ, ...
datachemeng.com
2017.11.18

 

誘電率・ガラス転移温度それぞれ、最も良好な組み合わせを選択します。

続いて、数理モデルを用いたホモポリマーやコポリマーの設計に関して、以下の検討をしています。

 

 

ホモポリマー・コポリマーの設計に成功し、誘電率とガラス転移温度ともに目標値を満たすモノマー構造や、コポリマーの場合は組成比を獲得できました。

興味のある方は、ぜひ論文をご覧いただければと思います。どうぞよろしくお願いいたします。

 

以上です。

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