学术速运|通过利用通常保留的子结构进行单步反合成预测

题目：Single-step retrosynthesis prediction by leveraging commonly preserved substructures

文献来源: Nature Communications | (2023) 14:2446

代码：https://github.com/fangleigit/RetroSub

简介：反合成分析是有机化学中的一项重要任务，具有广泛的工业应用前景。以前，使用自然语言处理技术的机器学习方法首先将反应物分子表示为字符串，然后使用文本生成模型预测反应物分子，或机器翻译模型，从而取得了良好的结果。化学家不能轻易地从传统的主要依赖于原子级解码的方法中获得有用的见解，因为人类专家倾向于通过分析组成分子的子结构来解释反应。作者已经证实，一些子结构是稳定的，并在反应中保持不变。在本文中，作者开发了一个子结构级解码模型，其中通常保留的部分产品分子自动提取与完全数据分割的方法。我们的模型比之前报道的模型取得了改进，并且我们证明了通过提高这些子结构的准确性，可以进一步提高其性能。分析从我们的机器学习模型中提取的子结构可以为人类专家提供额外的见解，以协助后合成分析的决策。

主要内容：

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