A high-accuracy multi-model mixing retrosynthetic method

要約

コンピュータ支援合成計画 (CASP) の分野は近年急速な進歩を遂げており、さまざまなアルゴリズム ベンチマーク全体で大幅な進歩を遂げています。
ただし、化学者が実際に CASP を使用する場合、多くの実行不可能な反応に遭遇することがよくあります。
この記事では、CASP に関連する一般的なエラーについて詳しく説明し、シングルステップ モデルの精度を高めることを目的とした製品予測モデルを紹介します。
製品予測モデルは単一ステップ反応の数を減らしますが、複数の単一ステップ モデルを統合して全体の反応数を維持し、反応の多様性を高めます。
手動分析と大規模テストに基づいて、製品予測モデルをマルチモデル アンサンブル アプローチと組み合わせることで、より高い実現可能性とより大きな多様性を提供できることが証明されています。

要約(オリジナル)

The field of computer-aided synthesis planning (CASP) has seen rapid advancements in recent years, achieving significant progress across various algorithmic benchmarks. However, chemists often encounter numerous infeasible reactions when using CASP in practice. This article delves into common errors associated with CASP and introduces a product prediction model aimed at enhancing the accuracy of single-step models. While the product prediction model reduces the number of single-step reactions, it integrates multiple single-step models to maintain the overall reaction count and increase reaction diversity. Based on manual analysis and large-scale testing, the product prediction model, combined with the multi-model ensemble approach, has been proven to offer higher feasibility and greater diversity.

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