講演情報
[8a-N302-9]スペーサー構造がPFASの凝集に与える効果の機械学習による解析
〇金野 俊1、大貫 友椰1、荒木 泰介1、長谷川 健1 (1.京都大学化学研究所)
キーワード：
機械学習、PFAS、構造活性相関
PFASの凝集は環境中での挙動を左右する重要な性質である。PFASを構成するパーフルオロアルキル基部分の凝集の仕組みはこれまでに解明されていたが、その末端に酸性官能基を結合させる際に挿入する構造(スペーサー)が凝集に与える効果は未解明であった。本研究では多数のスペーサー構造のデータから、機械学習駆動の特徴量選択を用いて凝集力を支配する要因を抽出し、凝集力をコントロールするための分子設計指針を得た。