retrosynthesis prediction | BriefGPT

关键词retrosynthesis prediction

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评估无模板回溯合成模型的外推能力
本研究通过组装大量的分布外反应，经验性地评估了最新的无模板模型在超越已建立边界方面的能力。研究结果表明，虽然无模板模型在预测具有新的合成规则的前体方面表现出潜力，但在分布外反应的前十名精确匹配准确率上非常低 (<1%)。此外，尽管能够生成新
PDF4 months ago
基于 (超) 图搜索的逆向合成预测
该研究提出了一种基于半模板的方法，即 RetroSiG 框架，用于预测复杂反应，并通过反应中心的识别和离去基团的完善任务来搜索产物分子图和离去基团超图，以此来缓解现有方法中的限制。
PDF5 months ago
T-Rex: 文本辅助的合成逆向预测
利用预训练文本语言模型（如 ChatGPT），我们提出了一个以文本辅助的逆合成预测方法 T-Rex，它通过生成目标分子的描述和分子图的结构来生成候选反应中心，并使用候选反应物的描述进行重新排序，从而更好地合成目标分子。通过对两个数据集的实验
PDF5 months ago
IJCAI深度学习在反应和追溯合成预测中的统一视图：现状与未来挑战
本文是首篇对计算化学中反应和逆合成预测采用深度学习模型的应用进行综述，从设计机制、优势和弱点等多方面给出了全面系统的调查结论，并提出了当前解决方案的局限性和问题，最后探讨了未来研究的发展方向。
PDFa year ago
MotifRetro: 通过动态基元编辑探索合成逆反应中的可组合性与一致性权衡
本文提出动态模式编辑框架 MotifRetro，其中 RetroBPE 控制组合一致性的平衡，LG-EGAT 模块动态添加模式到分子中，达到优化组合性和一致性的最佳平衡，最终实验在 USPTO-50K 数据集上达到最优化性能。
PDFa year ago
G-MATT：使用分子图文法树转换器进行单步反合成预测
提出了一种基于树 - 序列转换器模型和 SMILES 语法树的复合模型 - G-MATT，该模型创新性地结合了数据驱动模型和化学知识，能够显著改善传统预测指标，并在保留了化学知识的同时避免了过于复杂的模型架构。
PDFa year ago
分子编辑图注意力网络：将化学反应建模为图编辑序列
MEGAN 是一种基于神经网络的模型，能够预测化学反应的多样化结果并在遇到额外约束时提出可行的替代反应。该模型能够表述反应为一系列的图编辑，实现端到端的反应预测，从而在大型数据集上达到了最新成果。
PDF4 years ago
ICML一种基于图形的框架用于反合成预测
本文提出了一种基于分子图转换的无模板逆合成预测方法 G2Gs，可以将一个目标分子图转化为一组反应物分子图，通过识别反应中心将目标分子图分解为一组合成子，再通过图形翻译技术将它们转化为反应物图。实验结果表明，G2Gs 的表现接近于最先进的基于
PDF4 years ago