更新时间:2021-10-27 12:19:29
Mnova NMR Predict通过化合物结构预测NMR理论谱图(氢谱、碳谱、杂原子谱、HSQC等),并且允许进行结构与谱图数据对应归属。
产品特征:
1. 13C化学位移预测:应用神经网络算法,由40万个经高度验证的碳谱数据进行训练,而且数据在不断更新;支持软件自学习。
2. 1H化学位移及耦合常数预测:由Mestrelab使用机器学习算法开发的Mnova Best,支持CDCl3、DMSO-d6、D2O等不同溶剂环境下的谱图预测;采用考虑强耦合效应的严格量子机制方法模拟光谱;通过计算可以查看3D构象。
3. 杂原子:采用HOSE code方法。
可以使用指定的结构/谱图训练预测功能,以获得更准确