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原子団寄与法の基礎
Dynamic Group Contribution
DGCの応用例
DGCの原子団拡張
[1. 概要]
DGC(Dynamic Group Contribution)法は、ほとんどの場合、単純な重回帰法と比べ精度は高くなる。例えば、CH3グールプで、結合相手がCH3の場合、それはC H3-CH3のエタンそのものになる。CH2_CH3_CH3, CH3-OHなど小さな分子は分子そのものになる。そして小さな分子の計算値は物性値そのものになる。
通常の原子団寄与法では、例えばCH3はさまざまな分子の中に存在する。CH3の係数はそうした多くの分子の中での平均値として決まる。そこでエタン(CH3-CH3)は平均的な分子から見れば一番外れたCH3になる。エタンは最も精度の出ない化合物になる。DGC法では低分子の精度が高いので全体的なパーフォマンスは高い。ただし小さな分子では平均を取らないので実験値にエラーがあった場合には致命的になる。
どれか一つの推算式が万能ということでは無い。一つの事象についてさまざまな式を構築して全体評価を研究者自身が行うのが有用だ。
[2. 応用例]
[2.1 pKaの推算]
カルボン酸などの酸解離定数pKaはカルボキシル基の先にどんな原子団がつくかによって値が異なる。原子団によって電子を押したり、引っ張ったりする。それを分子軌道計算から定量化することもある。
[2.2 誘電率の推算]
AIよ。pKaの推算方法を人間に教えてやってくれ。（ブログ）
PFOSがらみでフルオロ・アルキル基に付属するCOOHについて解説した。
誤差の大きいものをチェック
もし、実験値がおかしいのであれば計算値との差は大きい。データを一つ一つチェックする。傾向がある場合にはその理由を考える。
例えばOHがどんなFGと結合しているか調べる。OHは手が１本なので、例えばOH-CH2はCH2の先が何であるのかは考慮しない。OHはCH2に結合しているという情報だけしかない場合、その先にどんなFGがあっても差が出ないことになってしまう。実際には16.1から12.24まで差がある。CH2は手が２本あるのでこれらの化合物の違いは表現できる。しかしCH2の数え方を変えたところで、そもそもCH2のpKaの影響は小さいので正しく推算できない。
どうしたらそのようなケースに対応できるか？
それを考えるのがMIやDXの楽しいところだ。
何も考えなくても精度が出るなら、あなたは必要ない。
実際のJBDGC計算
InputデータはSMILESから自動的に作成される。
計算を行えば、結果はプログラムとして出力される。
それをpKa.jsとセーブする。
JBDGCの計算機
プログラムを計算機に組み込めば、分子の絵を描けばpKaなどをすぐに予測することが可能になる。
10年前に作ったシステムが、今でも普通に動く。それ自体は感動だ。今回pKaに使ってみてさらにどう改良しようか目処もついた。
分子のお絵描きソフト、JSME版も動くようになった。学習が終わった瞬間に計算機アプリが動き出すのは良いものだ。
10年前のテクノロジー
今考えると古いアーキテクチャー
でも、接続が重要になるpKaではいまだにいい味出している。逆に言えば、他に良い推算方法がない。
しかも、新しい物性値をすぐに試し、評価するシステムを簡便に作成できる。
ついでに誘電率にも使ってみた
285データにJBDGCを使ってみた。
Option 1だけで劇的に精度が高くなった。
あわないものをチェックする
2-pyrrolidoneもepsilon-caprolactamも環状のNHC=Oを持つ。epsilon-caprolactamは室温で固体で誘電率は1.7と小さい。溶融させると誘電率は高くなるとAIは言っている。環状のNHC=Oはepsilon-caprolactamに引きづられて値が小さくなっているので、取り敢えず、消した方が良い。官能基を２つ、CH2CH2を挟んで持つものの計算値が小さい。3次元的な水素結合のネットワークを作る高粘度の液体だ。これはOption 3を入れれば改善するだろうか。次に合わないのが単純なモノアルコールだ。CH2-OHを持つ化合物の誘電率は分子が大きくなると小さくなる。本来はCH2(CH2,CH2)の数え方でCH2が多いとより小さく調整されるはず。繰り返し計算をもっと多くすれば解決するだろう。
誘電率は反応性に関与したりする重要な物性値だ。MO計算のときにも溶液反応の際に誘電率を入れる。でも誘電率を推算する良い方法は自分は見たことが無い。YMB25Proに搭載するかな。
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