論文の概要: Revealing the Relationship Between Publication Bias and Chemical Reactivity with Contrastive Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16882v2
• Date: Thu, 20 Feb 2025 16:50:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 14:25:48.728619
• Title: Revealing the Relationship Between Publication Bias and Chemical Reactivity with Contrastive Learning
• Title（参考訳）: コントラスト学習における出版バイアスと化学反応性の関係について
• Authors: Wenhao Gao, Priyanka Raghavan, Ron Shprints, Connor W. Coley,
• Abstract要約: CAS Content Collection$textTM$で20,798 aryl halidesをトレーニングし,2010年から2015年にかけて数千の出版物を対象とした。 この研究は、新しい方法でデータ文学から学ぶための化学固有の機械学習訓練戦略を示すだけでなく、出版物における基質選択の傾向に反映される化学反応性の傾向を明らかにするためのユニークなアプローチを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.299207805882755
• License:
• Abstract: A synthetic method's substrate tolerance and generality are often showcased in a "substrate scope" table. However, substrate selection exhibits a frequently discussed publication bias: unsuccessful experiments or low-yielding results are rarely reported. In this work, we explore more deeply the relationship between such publication bias and chemical reactivity beyond the simple analysis of yield distributions using a novel neural network training strategy, substrate scope contrastive learning. By treating reported substrates as positive samples and non-reported substrates as negative samples, our contrastive learning strategy teaches a model to group molecules within a numerical embedding space, based on historical trends in published substrate scope tables. Training on 20,798 aryl halides in the CAS Content Collection$^{\text{TM}}$, spanning thousands of publications from 2010-2015, we demonstrate that the learned embeddings exhibit a correlation with physical organic reactivity descriptors through both intuitive visualizations and quantitative regression analyses. Additionally, these embeddings are applicable to various reaction modeling tasks like yield prediction and regioselectivity prediction, underscoring the potential to use historical reaction data as a pre-training task. This work not only presents a chemistry-specific machine learning training strategy to learn from literature data in a new way, but also represents a unique approach to uncover trends in chemical reactivity reflected by trends in substrate selection in publications.
• Abstract（参考訳）: 合成法の基質耐性と一般性は、しばしば「基板スコープ」テーブルで示される。 しかし、基質選択は頻繁に議論される出版バイアスを示し、実験に失敗したり、低収率の結果が報告されることは滅多にない。 本研究では,新たなニューラルネットワーク学習手法である基板スコープコントラスト学習を用いて,収量分布の簡易解析を超えて,そのような出版バイアスと化学反応性の関係を深く研究する。 報告された基板を正のサンプルとして、非報告基板を負のサンプルとして扱うことにより、我々の対照的な学習戦略は、公表された基板スコープ表の歴史的傾向に基づいて、数値埋め込み空間内で分子をグループ化するモデルを教える。 20,798 aryl halides in the CAS Content Collection$^{\text{TM}}$, across the thousands of publications from 2010-2015, we demonstrated that the study embeddings exhibit a correlation with physical organic reactive descriptors through both intuitive visualizations and quantitative regression analysis。 さらに、これらの埋め込みは、収率予測や位置選択性予測といった様々な反応モデリングタスクに適用でき、過去の反応データを事前学習タスクとして使用する可能性を示している。 この研究は、文献データから新たな方法で学習するための化学固有の機械学習トレーニング戦略を示すだけでなく、出版物における基板選択の傾向に反映される化学反応性の傾向を明らかにするためのユニークなアプローチを示す。

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