20.500.12556/RUL-173274 Samodejno reševanje kompleksnih organskih spojin na podlagi večdimenzionalnih spektrov Automatic elucidation of complex organic compounds based on multi-dimensional spectra Elucidacija struktur v kemoinformatiki se ukvarja s pretvorbo spektralnih podatkov v molekularne grafe. Zaradi kompleksnosti spojin se v praksi pogosto izvaja ročna elucidacija, ki je zelo učinkovita, a temu primerno tudi zelo zamudna in strokovno zahtevna. Iz teh omejitev je zrasla potreba po avtomatiziranih metodah, ki bi nenehno razvijajoča se pravila elucidacije pretvorile v strojno berljive procese za napovedovanje rezultatov, hkrati pa beležile vmesne korake za podporo pri utemeljevanju rezultatov. V delu predstavimo dva komplementarna pristopa. Seštevalni pristop molekularne grafe sestavlja z uporabo strogega nabora pravil in omejitev, odštevalni pristop pa široko generira hipoteze in jih nato obrezuje z ohlapnejšimi omejitvami. Oba izhajata iz tabelaričnih vhodov ter poleg strukturiranega izhoda izpisujeta tudi revizijsko sled vmesnih rezultatov, ki podpira razlago sklepanja. Pristopa formalizirata strokovno sklepanje in obenem vračata dobro utemeljene nabore kandidatov. Tudi kadar pravilne rešitve ne proizvedeta, končni rezultati prikazujejo strukturne podobnosti in so skupaj s podatki o vmesnih korakih zelo dragoceni za strokovnjake, ki lahko delo prevzamejo in ga učinkovito nadaljujejo. Razložljivost vmesnih korakov in utemeljenega sestavljanja ga močno loči od trenutnih avtomatiziranih metod. Pristopa tako skrajšata čas za analizo, poudarita pomanjkljivosti in postavljata temelje prihodnjih CASE sistemov. Structure elucidation in chemoinformatics aims to transform heterogeneous spectral data into molecular graphs. The complexity of the structures often requires manual elucidation which proves to be powerful but very time-consuming and requires the presence of an expert. These limitations have led to the need for automated methods that integrate the ever-evolving elucidation rules into machine-readable processes for predicting results while recording intermediate steps to support their reasoning. We present two complementary rule-based workflows. The additive approach constructs molecular graphs using a strict rule set, while a subtractive approach broadly generates hypotheses and then prunes them with loose constraints. Both start from tabular inputs and build a structured output alongside an auditable chain of intermediate results to support their reasoning. The approaches formalize good reasoning while yielding well-justified candidate sets. In the event they cannot provide the correct result, the output structural consistencies and the tracked information on the intermediate data prove very valuable for experts to continue the work. This clarity of intermediate results and reasoned assembly strongly differentiate these two aproaches from the current automated methods. The approaches thus reduce analysis time, highlight shortcomings, support instruction, and lay the foundation for future CASE systems. kemoinformatika kemija teorija grafov reševanje spojin spekter spojina chemoinformatics chemistry graph theory elucidation spectra compound true false false Slovenski jezik Angleški jezik Magistrsko delo/naloga 2025-09-15 11:55:00 2025-09-15 11:55:05 2025-11-07 03:52:56 0000-00-00 00:00:00 2025 0 0 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 37894 253287171 Juvan_Andraz_-_Samodejno_resevanje_kompleksnih_organskih_spojin_na_podlagi_vecdimenzionalnih_spe.pdf Juvan_Andraz_-_Samodejno_resevanje_kompleksnih_organskih_spojin_na_podlagi_vecdimenzionalnih_spe.pdf 1 E73195F9AEB1C824AE8889863844CBA5 6efb395345a2bbb857ace9442672086efb62104a8267ec07fa44ea1433e8011e e3901418-9219-11f0-9328-0050569b8976 https://repozitorij.uni-lj.si/Dokument.php?lang=slv&id=217507 Fakulteta za računalništvo in informatiko 0 0 0