論文の概要: ChemiRise: a data-driven retrosynthesis engine

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.04682v1
• Date: Mon, 9 Aug 2021 05:13:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-11 14:10:36.695233
• Title: ChemiRise: a data-driven retrosynthesis engine
• Title（参考訳）: ChemiRise:データ駆動レトロシンセシスエンジン
• Authors: Xiangyan Sun, Ke Liu, Yuquan Lin, Lingjie Wu, Haoming Xing, Minghong Gao, Ji Liu, Suocheng Tan, Zekun Ni, Qi Han, Junqiu Wu, Jie Fan
• Abstract要約: ケミリゼは、有機化合物を迅速かつ確実に再合成する完全な経路を提案することができる。 システムは300万以上の有機反応を処理した特許データベース上で訓練された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.52621175562223
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We have developed an end-to-end, retrosynthesis system, named ChemiRise, that can propose complete retrosynthesis routes for organic compounds rapidly and reliably. The system was trained on a processed patent database of over 3 million organic reactions. Experimental reactions were atom-mapped, clustered, and extracted into reaction templates. We then trained a graph convolutional neural network-based one-step reaction proposer using template embeddings and developed a guiding algorithm on the directed acyclic graph (DAG) of chemical compounds to find the best candidate to explore. The atom-mapping algorithm and the one-step reaction proposer were benchmarked against previous studies and showed better results. The final product was demonstrated by retrosynthesis routes reviewed and rated by human experts, showing satisfying functionality and a potential productivity boost in real-life use cases.
• Abstract（参考訳）: 我々は,有機化合物の完全再合成経路を迅速かつ確実に提案できる,ChemiRiseというエンドツーエンドのレトロ合成システムを開発した。 このシステムは300万以上の有機反応の処理された特許データベースで訓練された。 実験反応は、原子マップ、クラスター化、反応テンプレートに抽出された。 そこで我々は,テンプレート埋め込みを用いたグラフ畳み込みニューラルネットワークを用いたワンステップ反応提案器を訓練し,化学化合物の有向非環状グラフ(DAG)を導出するアルゴリズムを開発した。 原子マッピングアルゴリズムとワンステップ反応提案器を以前の研究と比較し,より良い結果を得た。 最終製品は、人間の専門家によってレビューされ評価されたレトロシンセシスルートによって実証され、機能の充実と実際のユースケースでの生産性向上の可能性を示した。

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