Modgraph NMR Predict Desktop

Mnova集成了1H和13C-NMR波谱快速模拟模块，名为Modgraph NMRPredict Desktop。

另请参阅 "如何使用 NMRPredict Desktop 预测波谱？

NMRPredict Desktop比基于服务器的 NMRPredict 更快，因为它无需登录服务器即可预测波谱。此外，它还使用了NMRPredict 中最快的预测算法（ 神经网络、增量 和最佳）。其他非常重要的优势还包括：该软件无需互联网连接即可使用，不存在防火墙访问问题，也没有通过互联网发送机密数据的风险。

NMRPredict Desktop使用神经网络系统预测13C-NMR波谱，并使用 Ernö Pretsch 教授（苏黎世联邦理工学院）的 NMR 表（增量方法）快速模拟1H和X 核： 11B、15N、17O、19F、29Si、31PNMR 波谱。

NMR Predict Desktop 还包括异核（HF、HP、CF 和 CP）耦合的计算。

最佳算法是一种综合方法，能够显著改进质子 NMR 预测，其测试数据集的目标误差低于 0.2 ppm。

有关此功能的更多信息，请参阅：

http://www.modgraph.co.uk/best_proton_press_release.htm

请注意，我们并不保证 "最佳 "预测的准确度一定会低至 0.18 ppm。 据统计，这是我们使用 90,000 个数据中的 110 万个偏移值得出的结果。 用户数据可能是这样，也可能不是。

与 HOSE 代码方法（基于参考波谱数据库）相比，神经网络算法的通用性和容错性要强得多，而且在预测数据库中找不到的位移方面也要准确得多。

NMRPredict Desktop中的神经网络预测方法是 20 世纪 90 年代中期由维也纳大学的 Robien 教授小组开发的。它由 V Purtuc 开发，应用范围非常广泛，涵盖了普通有机化学。

1995 年确定的基本设计原则是

-具有足够的通用性，能够处理从基础有机化学到复杂天然产品的各种问题。

-能够处理"不寻常 "的有机化学问题，如有机金属。

-在预测过程中针对特定溶剂。

-能够使用不受环尺寸限制的立体化学信息，就像在 HOSE 代码技术中可以做到的那样。

-确保在预测时只使用内插法而不使用外推法。

NMRPredict Desktop中的神经网络已经过全面测试，证明是可靠和准确的。可对现有 345,000 个参考波谱中的 4,000,000 个指定化学位移值进行预测，实验值与计算值之间的平均偏差低于 2.00 ppm。其中包括传统预测程序无法很好处理的化合物，如二茂铁和铬络合物。