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https://repositorio.uca.edu.ar/handle/123456789/17239
Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.author | Franco, Bruno A. | es |
dc.contributor.author | Luciano, Ezequiel R. | es |
dc.contributor.author | Sarotti, Ariel M. | es |
dc.contributor.author | Zanardi, María M. | es |
dc.date.accessioned | 2023-10-04T22:27:45Z | - |
dc.date.available | 2023-10-04T22:27:45Z | - |
dc.date.issued | 2023 | - |
dc.identifier.citation | Franco, B. A. DP4+App: Finding the Best Balance between Computational Cost and Predictive Capacity in the Structure Elucidation Process by DP4+. Factors Analysis and Automation [en línea]. Journal of Natural Products. 2023. doi: 10.1021/acs.jnatprod.3c00566. Disponible en: https://repositorio.uca.edu.ar/handle/123456789/17239 | es |
dc.identifier.issn | 0163-3864 | - |
dc.identifier.uri | https://repositorio.uca.edu.ar/handle/123456789/17239 | - |
dc.description.abstract | Abstract: 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. | es |
dc.format | application/pdf | es |
dc.language.iso | eng | es |
dc.publisher | ASC | es |
dc.rights | Acceso abierto | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | * |
dc.source | Journal of Natural Products. 2023. | es |
dc.subject | QUIMICA COMPUTACIONAL | es |
dc.subject | DP4 | es |
dc.title | DP4+App: Finding the Best Balance between Computational Cost and Predictive Capacity in the Structure Elucidation Process by DP4+. Factors Analysis and Automation | es |
dc.type | Artículo | es |
dc.identifier.doi | 10.1021/acs.jnatprod.3c00566 | - |
uca.disciplina | QUIMICA | es |
uca.issnrd | 1 | es |
uca.affiliation | Fil: Franco, Bruno A. Pontificia Universidad Católica Argentina. Facultad de Química e Ingeniería del Rosario. Instituto de Investigaciones en Ingeniería Ambiental, Química y Biotecnología Aplicada; Argentina | es |
uca.affiliation | Fil: Luciano, Ezequiel R. Pontificia Universidad Católica Argentina. Facultad de Química e Ingeniería del Rosario. Instituto de Investigaciones en Ingeniería Ambiental, Química y Biotecnología Aplicada; Argentina | es |
uca.affiliation | Fil: Sarotti, Ariel M. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas; Argentina | es |
uca.affiliation | Fil: Sarotti, Ariel M. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Química Rosario; Argentina | es |
uca.affiliation | Fil: Zanardi, María M. Pontificia Universidad Católica Argentina. Facultad de Química e Ingeniería del Rosario. Instituto de Investigaciones en Ingeniería Ambiental, Química y Biotecnología Aplicada; Argentina | es |
uca.version | publishedVersion | es |
item.languageiso639-1 | en | - |
item.fulltext | With Fulltext | - |
item.grantfulltext | open | - |
Aparece en las colecciones: | Artículos |
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Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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