基本情報

元論文情報

タイトル: Exploratory Machine-Learned Theoretical Chemical Shifts Can Closely Predict Metabolic Mixture Signals
著者: Ito, Kengo, 0000-0002-5700-688X; Obuchi, Yuka; Chikayama, Eisuke; Date, Yasuhiro; Kikuchi, Jun, 0000-0002-6809-394X
ソースタイトル(雑誌名): Chemical Science
発行年: 2018
DOI: 10.1039/c8sc03628d
被引用数(第１世代): 10
被引用論文被引用数(第２世代): 9

元プレスリリース情報

タイトル: AIで世界最高精度のNMR化学シフト予測を達成
日付: 2018年09月12日
URL: https://www.riken.jp/press/2018/20180912_1/index.html

データ取得日

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Retrieved: 2021年10月27日

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