Chiral Kernel : Taking into account stereoisomerism

Abstract : Graph kernels provides a framework combining machine learning and graph theory. However, kernels based upon the molecular graph, which can not distinguish stereoisomers, are unable to predict properties which differs among stereoisomers. This article presents a graph kernel which takes into account chirality, and is used (in combination with a classical graph kernel) to predict the optical rotation of molecules.
Type de document :
Communication dans un congrès
6èmes journées de la Société Française de Chémoinformatique (SFCi), Oct 2013, Nancy, France
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Contributeur : Pierre-Anthony Grenier <>
Soumis le : vendredi 20 septembre 2013 - 16:53:39
Dernière modification le : jeudi 7 février 2019 - 17:31:14
Document(s) archivé(s) le : samedi 21 décembre 2013 - 04:32:36

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Pierre-Anthony Grenier, Luc Brun, Didier Villemin. Chiral Kernel : Taking into account stereoisomerism. 6èmes journées de la Société Française de Chémoinformatique (SFCi), Oct 2013, Nancy, France. 〈hal-00864278〉

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