相关实验视频
Updated: Jun 12, 2025

Scaled-Up Preparation of an Intermediate of Upatinib, ACT051-3
Published on: April 7, 2023
开发具有药学意义的Pd催化C-N合反应模型,利用高通量实验
Seung Kyun Ha1, Dipannita Kalyani2, Michael S West2
1Department of Chemical Engineering, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, Massachusetts 02139, United States.
机器学习模型可以预测催化C-N合. 这些模型使用来自高通量实验的大数据集开发,提高了药物发现成功率.
科学领域:
- 医学化学
- 计算化学
- 有机合成
背景情况:
- 催化C-N合对于合成药物至关重要.
- 由于复杂的反应空间,开发这些反应的预测模型具有挑战性.
研究的目的:
- 开发和验证用于预测Pd催化C-N合的成功的机器学习模型.
- 利用大量新生成的数据集进行可靠的模型培训和评估.
主要方法:
- 通过高吞吐量实验生成了大量数据集 (4204种独特产品).
- 使用LiOTMS作为基础,开发了与纳米分子级反应兼容的新型自动化友好的C-N合条件.
- 采用五种不同的数据分割策略来严格评估模型性能,包括插入和抽出能力.
主要成果:
- 根据标准评估指标,机器学习模型在所有数据分割中都显示出高预测性能.
- 模型准确地预测了未包含在训练集中的验证库的结果,显示出强烈的概括性.
- 开发的反应条件与自动化和纳米级合成相容.
结论:
- 开发的机器学习模型在预测Pd催化C-N合结果方面具有很高的准确性.
- 这些模型可以通过丰富成功的C-N合来显著提高药物化学活动的效率.
- 这项研究强调了大规模的新数据生成和机器学习在加速药物发现方面的力量.
更多相关视频
11:44Mizoroki-Heck Cross-coupling Reactions Catalyzed by Dichloro{bis[1,1',1''-phosphinetriyltripiperidine]}palladium Under Mild Reaction Conditions
Published on: March 20, 2014
10:33Development of Inhibitors of Protein-protein Interactions through REPLACE: Application to the Design and Development Non-ATP Competitive CDK Inhibitors
Published on: October 26, 2015
相关概念视频
Cycloaddition Reactions: Overview
Drug Metabolism: Phase I Reactions
¹H NMR: Long-Range Coupling
In alkenes, spin information is communicated via σ–π overlap, as seen in allylic (four-bond) and homoallylic (five-bond) couplings. These coupling interactions are stronger when the σ bond is parallel to the alkene...
Drug Discovery: Overview
Pericyclic Reactions: Introduction
Pericyclic reactions can be classified into three categories: electrocyclic reactions, cycloaddition reactions, and sigmatropic rearrangements. Electrocyclic reactions and sigmatropic...
Vicinal Diols via Reductive Coupling of Aldehydes or Ketones: Pinacol Coupling Overview