Модели моделирования и суперпредвиденного фонда для прогнозирования времени удержания в жидкой хроматографии высокого качества, помимо экспериментального охвата данных

arXiv:2609.07531v1 Тип уведомления: перекрестное резюме: точное прогнозирование времени удержания жидких (HPLC) в высокоэффективных жидко-химических условиях (RTs) по различным молекулам и хроматографическим методам остается проблематичным, поскольку экспериментальные учебные данные охватывают лишь ограниченный район химических и методологических пространств. Здесь мы разрабатываем FUSE-RT (Foundation Model Unifiing Simution and Experitoral servication for Reference Time), многозадачную базовую модель, которая объединяет данные RT из 179 хроматографических методов и адаптируется к невидимым молекулам и методам с использованием ограниченных целевых доменных данных. Для расширения возможностей передачи за пределы экспериментального охвата мы внедряем обучение имитации в реальные (Sim2Real), при котором молекулярные представления, полученные на основе крупномасштабных вычислительных данных, передаются для экспериментального прогнозирования RT. В частности, мы используем полиомик, состоящий из 39 свойств для приблизительно 21 400 молекул, генерируемых молекулярной динамикой и расчетными показателями плотности-функциональным методом.