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机器学习设计单步逆向合成反应的研究进展
被引量：
1
1
作者
陈颖莹
荣丹琪
+1 位作者
李元晶
赵鸿萍
《化学通报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第8期951-960,共10页
在逆向合成分析的过程中,对特定的目标分子设计单步逆向合成反应是探寻最优有机合成路线的关键环节。随着机器学习(Machine learning)研究的兴起,很多研究者开始尝试利用机器学习方法设计单步逆向合成反应。相关研究主要集中在两方面:(1...
在逆向合成分析的过程中,对特定的目标分子设计单步逆向合成反应是探寻最优有机合成路线的关键环节。随着机器学习(Machine learning)研究的兴起,很多研究者开始尝试利用机器学习方法设计单步逆向合成反应。相关研究主要集中在两方面:(1)研究化合物分子输入方法;(2)基于特定的分子输入,研究各类单步逆向合成反应预测模型的构建方法。本文首先综述了分子输入的三种主流方法;然后分别分析了基于这三种分子输入方法构建的单步逆向合成反应预测模型的研究实例;之后,总结了当前机器学习方法设计单步逆向合成反应研究中存在的问题,并给出了解决问题的思路;最后,对机器学习设计单步逆向合成反应的前景作出展望。
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关键词
单步逆向合成反应
机器学习
分子输入
原文传递
题名
机器学习设计单步逆向合成反应的研究进展
被引量：
1
1
作者
陈颖莹
荣丹琪
李元晶
赵鸿萍
机构
中国药科大学理学院
出处
《化学通报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第8期951-960,共10页
基金
国家自然科学基金项目(81973512)资助。
文摘
在逆向合成分析的过程中,对特定的目标分子设计单步逆向合成反应是探寻最优有机合成路线的关键环节。随着机器学习(Machine learning)研究的兴起,很多研究者开始尝试利用机器学习方法设计单步逆向合成反应。相关研究主要集中在两方面:(1)研究化合物分子输入方法;(2)基于特定的分子输入,研究各类单步逆向合成反应预测模型的构建方法。本文首先综述了分子输入的三种主流方法;然后分别分析了基于这三种分子输入方法构建的单步逆向合成反应预测模型的研究实例;之后,总结了当前机器学习方法设计单步逆向合成反应研究中存在的问题,并给出了解决问题的思路;最后,对机器学习设计单步逆向合成反应的前景作出展望。
关键词
单步逆向合成反应
机器学习
分子输入
Keywords
Single-step
retrosynthesis
Machine
learning
molecule
input
分类号
O621.25 [理学—有机化学]
TP181 [理学—化学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
机器学习设计单步逆向合成反应的研究进展
陈颖莹
荣丹琪
李元晶
赵鸿萍
《化学通报》
CAS
CSCD
北大核心
2022
1
原文传递
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