在预测产量方面平衡模型灵敏度和稳定性的挑战:对胺联接反应的基准研究
Zhen Liu1, Yurii S Moroz2,3,4, Olexandr Isayev1
1Department of Chemistry, Mellon College of Science, Carnegie Mellon University Pittsburgh PA 15213 USA olexandr@olexandrisayev.com.
准确预测化学反应产量仍然是计算机辅助合成的挑战. 新的基准显示,由于反应性悬崖和产量不确定性,模型与文献数据扎,阻碍了概括.
科学领域:
- 计算化学计算化学
- 机器学习在化学中的应用
- 合成化学 合成化学
背景情况:
- 准确预测反应产量对于计算机辅助合成至关重要.
- 当前的机器学习模型往往无法对大型,多样化的文献数据集进行概括.
研究的目的:
- 系统地对胺合反应的产量预测进行基准测试.
- 在文献数据上识别模型概括性差的原因.
- 激励未来开发更强大的收益预测模型.
主要方法:
- 从文献中整理和增强了41,239个胺合反应的数据集.
- 从2D/3D结构计算出分子特征,物理和电子性质.
- 机器学习方法的四个类别 (线性,内核,集体,神经网络) 进行了基准测试.
主要成果:
- 在文献数据上,没有一种测试方法获得了令人满意的性能 (最佳R2 = 0.395 ± 0.020).
- 高通量实验 (HTE) 数据集显示出极好的性能 (R2 ≈ 0.9).
- 反应性悬崖和收益率不确定性被确定为预测错误的主要来源.
- 消除这些问题提高了性能,使得R2 = 0.457 ± 0.006.
结论:
- 收益预测模型需要对影响反应性的微妙结构变化敏感.
- 模型必须对实验性产量测量的固有不确定性具有强度.
- 解决反应性悬崖和收益率不确定性是改善基于文献的收益率预测的关键.
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