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J.Cheminform| MACCS密钥:在逆合成预测中弥补SMILES的局限性

今天给大家介绍的是韩国江原国立大学Umit V.等人在2021年发表的一篇名为“Substructure-based neural machine translation for retrosynthetic prediction”的文章。随着机器翻译方法的快速改进,神经网络机器翻译开始在逆合成规划中发挥重要作用。作者利用无模板的序列到序列模型,将逆合成规划问题重新转化为语言翻译问题,不像先前的使用SMILES字符串来表示反应物和产物的模型,作者引入了一种新的基于分子碎片的方法来表示化学反应,并使用古本系数进行结果评估。结果表明,与目前最先进的计算方法相比,该方法能获得更好的预测结果。该方法解决了现有的逆合成方法产生无效SMILES字符串等主要缺陷。具体来说,我们的方法预测高度相似的反应物分子的准确率为57.7%。此外,作者的方法得到了比现有方法更稳健的预测。

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