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DP4+App: Finding the Best Balance between Computational Cost and Predictive Capacity in the Structure Elucidation Process by DP4+. Factors Analysis and Automation

Python(编程语言) 计算机科学 自动化 高斯分布 生物系统 过程(计算) 计算科学 算法 计算化学 化学 工程类 程序设计语言 机械工程 生物
作者
Bruno A. Franco,Ezequiel R. Luciano,Ariel M. Sarotti,Marı́a M. Zanardi
出处
期刊:Journal of Natural Products [American Chemical Society]
卷期号:86 (10): 2360-2367 被引量:35
标识
DOI:10.1021/acs.jnatprod.3c00566
摘要

DP4+ is one of the most popular methods for the structure elucidation of natural products using NMR calculations. While the method is simple and easy to implement, it requires a series of procedures that can be tedious, coupled with the fact that its computational demand can be high in certain cases. In this work, we made a substantial improvement to these limitations. First, we deeply explored the effect of molecular mechanics architecture on the DP4+ formalism (MM-DP4+). In addition, a Python applet (DP4+App) was developed to automate the entire process, requiring only the Gaussian NMR output files and a spreadsheet containing the experimental NMR data and labels. The script is designed to use the statistical parameters from the original 24 levels of theory (employing B3LYP/6-31G* geometries) and the new 36 levels explored in this work (over MMFF geometries). Furthermore, it enables the development of customizable methods using any desired level of theory, allowing for a free choice of test molecules.
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