Robust automatic assignment of nuclear magnetic resonance spectra for small molecules
- Autores: Andrés Mauricio Castillo Robles
- Directores de la Tesis: Fabio A. González Osorio (dir. tes.), Julien Wist (dir. tes.)
- Lectura: En la Universidad Nacional de Colombia (UNAL) ( Colombia ) en 2015
- Idioma: inglés
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Materias:
- Física
- Ciencias de la tierra y del espacio
- Ciencias tecnológicas
- Ingeniería y tecnología aeronáuticas
- Tecnología bioquímica
- Ingeniería y tecnología químicas
- Tecnología de los ordenadores
- Tecnología de la construcción
- Ingeniería y tecnología eléctricas
- Tecnología electrónica
- Ingeniería y tecnología del medio ambiente
- Tecnología industrial
- Tecnología de la instrumentación
- Tecnología de materiales
- Tecnología e ingeniería mecánicas
- Tecnología médica
- Tecnología metalúrgica
- Tecnología de productos metálicos
- Tecnología de vehículos de motor
- Tecnología minera
- Tecnología naval
- Tecnología nuclear
- Tecnología del carbón y del petróleo
- Tecnología energética
- Tecnología de los ferrocarriles
- Tecnología del espacio
- Tecnología de las telecomunicaciones
- Tecnología textil
- Tecnología de los sistemas de transporte
- Procesos tecnológicos
- Planificación urbana
- Otras especialidades tecnológicas
- Ciencias de las artes y las letras
- Enlaces
- Tesis en acceso abierto en: repositorio.unal.edu.co
- Resumen
In this document we describe a fully automatic assignment system for Nuclear Magnetic Resonance (NMR) for small molecules. This system has 3 main features: 1. it uses as input raw NMR data. Which means it should be able to extract from them the information that is useful while ignores the noise; 2. it assigns the signals to atoms in the structure, and associates to each assignment a confidence value, which is used to sort all possible solutions; 3. it does not depend on chemical shifts predictions. So it can use the connectivity information observed in 2D NMR spectra and integrals to perform an assignment(coupling constants are also a possibility, but were not explored in this work). However, the system can use chemical shifts if available.; 4. it can learn in an unsupervised fashion, the relation between configurations of atoms and chemical shifts while solving assignment problems, which allows the system to improve while working. Analogous to the way a human works. This system is completely open source, as well as the data used in this work.
