用混合机械学-机器学习方法完成和平衡数据库提取的化学反应
Chonghuan Zhang1, Adarsh Arun1,2,3, Alexei A Lapkin1,2,3
1Department of Chemical Engineering and Biotechnology, University of Cambridge, Philippa Fawcett Drive, Cambridge CB3 0AS, U.K.
这项研究引入了一种新的工作流程,以完成化学反应数据库中缺少的分子. 通过结合启发式方法和机器学习掩盖语言模型 (MLM),该方法成功地解决了不完整的反应数据.
科学领域:
- 化学信息学 化学信息学
- 计算化学的计算化学
- 机器学习在化学中的应用
背景情况:
- 计算机辅助合成规划 (CASP) 依赖于完整的反应数据,但当前的数据库往往缺乏必要的反应参与者.
- 现有的反应预测和原子映射工具由于依赖不完整的训练数据集,难以识别缺失的分子.
研究的目的:
- 开发一个强大的工作流程来完成不平衡的化学反应,并预测缺失的反应参与者.
- 提高化学反应数据库的完整性,以改善CASP.
主要方法:
- 采用基于启发式的方法,通过添加候选分子来识别和平衡现有数据库中的反应.
- 一个机器学习掩面语言模型 (MLM) 在完成反应的简化分子输入线输入系统 (SMILES) 字符串上受训.
- 在不完整的反应记录中,MLM被用来预测缺失的分子,类似于预测文本中缺失的单词.
主要成果:
- 开发的工作流成功地识别并完成了相当一部分不平衡的反应.
- 机器学习模型在预测中小尺寸缺失分子方面表现出了前景.
- 结合启发式和机器学习的方法解决了超过一半的需要完成的反应空间.
结论:
- 集成的工作流有效地应对化学数据库中不完整的反应数据的挑战.
- 这种方法通过提供更完整的反应信息,显著提高了准确的计算机辅助合成规划的潜力.
- 该方法提供了一个可扩展的解决方案,用于提高化学反应数据集的质量和实用性.
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