六度分离的化学物质

两个英国研究人员发现,有机化学反应包括股票统计现象的网络与社交网络,这个网络的结构本身就是充满了尚未开发的化学信息。

阿列克谢Lapkin剑桥大学开始的问题如何连接sustainably-sourced分子可能的高附加值的化工产品。的学者总是问他们想要的实业家,高价值的分子,而企业家总是带着答案回来“分子可以给我们吗?”

为了开发一个供应链将生物化学原料转换成有用的分子,Lapkin希望能够看看整个景观的相关反应。他的团队成员Philipp-Maximilian雅各的统计测试大数据集的化学反应。所以,使用近1300万反应从Reaxys数据库,源自柠檬烯,bio-feedstock分子,Lapkin雅各应用图论分析调查和描述一段的连通性曾被称之为有机化学(NOC)的网络。

“我们有大量的化学数据存在在化学数据库正在使用被动,“雅各布解释道。他们的目标是得到一个更好的理解化学空间是如何组织的,以及如何应用统计方法的数据。不像以前的工作,他们试图检查网络没有偏见被化学数据。可以推断出已知的化学现象纯粹从统计分析网络?

网络的机会

他们Reaxys数据转换为网络使用Python,与顶点代表分子和边代表它们之间的反应。使用制图工具和powerlaw包,Lapkin雅各评估关键网络的统计特性,如反应连接每个分子的平均数量,是否与分子倾向于聚集在一起,反应每一对分离分子的平均数量。

Lapkin表示,他们的研究结果表明可以应用某些统计指标NOC数据和用它来预测反应通路。任何访问数据可以复制使用相同的工具,两人的发现和结果可以验证网络的演化的历史。

尤里·Suleymanov塞浦路斯理工学院,他的作品包括计算发现意想不到的化学反应,突显出新的信息导致NOC扩大后精确定义的演化模式。关键网络指标的分析表明,可以估计总数的变化当新的化学反应对于一个给定的物种,发现未知的和意想不到的反应。”

Judit Zador专家在桑迪亚国家实验室反应路径搜索方法,我们指出,节点的分布有大量的邻国,如生物平台化学品鼓舞人心的工作,重要的是全球的几何网络的结构和合成途径。她强调了潜在的广泛的兴趣,这项工作:“研究者寻求设计新途径可能希望反思这些想法,可能找到化学的应用在其他领域,如网络描述燃烧或大气化学反应。”

Suleymanov指出NOC也展现了“六度分离”中观察到社交网络。平均,这意味着它可能产生任何化学物种的任何其他物种在6或更少的有机合成的步骤就像社交网络研究表明,平均而言,不超过6远离其他人类社会联系。这一发现可能揭示合成路线短,可能被忽视。

展望未来,Lapkin预测,化学将越来越依赖于算法使用的信息,而这只能在发表的研究包含机器可读的数据。我们会敦促人们调查是多么容易提取的出版物,如果他们希望论文数量在未来的长期影响化学。”