論文の概要: log-RRIM: Yield Prediction via Local-to-global Reaction Representation Learning and Interaction Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.03320v2
• Date: Fri, 08 Nov 2024 17:50:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 14:52:44.885120
• Title: log-RRIM: Yield Prediction via Local-to-global Reaction Representation Learning and Interaction Modeling
• Title（参考訳）: log-RRIM: 局所-グローバル反応表現学習と相互作用モデリングによる収率予測
• Authors: Xiao Hu, Ziqi Chen, Bo Peng, Daniel Adu-Ampratwum, Xia Ning,
• Abstract要約: log-RRIMは、化学反応の収量を予測するために設計された革新的なグラフトランスフォーマーベースのフレームワークである。 本手法は,一意の局所的-グローバル的反応表現学習戦略を実装している。 反応剤-試薬相互作用の高度なモデリングと小さな分子断片への感受性により、化学合成における反応計画と最適化のための貴重なツールとなる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.310759215182946
• License:
• Abstract: Accurate prediction of chemical reaction yields is crucial for optimizing organic synthesis, potentially reducing time and resources spent on experimentation. With the rise of artificial intelligence (AI), there is growing interest in leveraging AI-based methods to accelerate yield predictions without conducting in vitro experiments. We present log-RRIM, an innovative graph transformer-based framework designed for predicting chemical reaction yields. Our approach implements a unique local-to-global reaction representation learning strategy. This approach initially captures detailed molecule-level information and then models and aggregates intermolecular interactions, ensuring that the impact of varying-sizes molecular fragments on yield is accurately accounted for. Another key feature of log-RRIM is its integration of a cross-attention mechanism that focuses on the interplay between reagents and reaction centers. This design reflects a fundamental principle in chemical reactions: the crucial role of reagents in influencing bond-breaking and formation processes, which ultimately affect reaction yields. log-RRIM outperforms existing methods in our experiments, especially for medium to high-yielding reactions, proving its reliability as a predictor. Its advanced modeling of reactant-reagent interactions and sensitivity to small molecular fragments make it a valuable tool for reaction planning and optimization in chemical synthesis. The data and codes of log-RRIM are accessible through https://github.com/ninglab/Yield_log_RRIM.
• Abstract（参考訳）: 化学反応生成物の正確な予測は有機合成の最適化に不可欠であり、実験に費やされる時間と資源を減らす可能性がある。 人工知能(AI)の台頭に伴い、AIベースの手法を活用して、in vitro実験を行わずに収量予測を加速することへの関心が高まっている。 化学反応の収量を予測するために設計された,革新的なグラフトランスフォーマーベースのフレームワークであるlog-RRIMを提案する。 本手法は,一意の局所的-グローバル的反応表現学習戦略を実装している。 このアプローチは最初、詳細な分子レベルの情報をキャプチャし、次に分子間相互作用をモデル化し、集約し、様々な大きさの分子断片が収量に与える影響を正確に説明する。 log-RRIMのもう1つの重要な特徴は、試薬と反応中心の相互作用に焦点を当てたクロスアテンション機構の統合である。 この設計は化学反応の基本的な原理を反映しており、反応の収量に影響を与える結合破壊および形成過程における試薬の重要な役割を反映している。 log-RRIMは実験において既存の手法よりも優れており、特に中～高収率反応では予測器としての信頼性が証明されている。 反応剤-試薬相互作用の高度なモデリングと小さな分子断片への感受性により、化学合成における反応計画と最適化のための貴重なツールとなる。 log-RRIMのデータとコードはhttps://github.com/ninglab/Yield_log_RRIMからアクセスできる。

関連論文リスト

• BatGPT-Chem: A Foundation Large Model For Retrosynthesis Prediction [65.93303145891628]
  BatGPT-Chemは150億のパラメータを持つ大規模な言語モデルであり、再合成予測の強化に最適化されている。 我々のモデルは幅広い化学知識を捉え、反応条件の正確な予測を可能にする。 この開発により、化学者は新しい化合物を十分に扱うことができ、医薬品製造と材料科学の革新サイクルを早める可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-19T05:17:40Z)
• Text-Augmented Multimodal LLMs for Chemical Reaction Condition Recommendation [50.639325453203504]
  MM-RCRは、化学反応レコメンデーション(RCR)のためのSMILES、反応グラフ、テキストコーパスから統一的な反応表現を学習するテキスト拡張マルチモーダルLLMである。 この結果から,MM-RCRは2つのオープンベンチマークデータセット上で最先端の性能を達成できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-21T12:27:26Z)
• ReactAIvate: A Deep Learning Approach to Predicting Reaction Mechanisms and Unmasking Reactivity Hotspots [4.362338454684645]
  我々は,反応ステップ分類の精度を96%とほぼ均一に達成した,解釈可能な注意に基づくGNNを開発した。 我々のモデルは、配布外クラスからでも、キー原子を十分に識別します。 この一般性は、モジュラーな方法で新しい反応型を包含することができるため、新しい分子の反応性を理解するための専門家にとって価値がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-14T05:53:18Z)
• Contextual Molecule Representation Learning from Chemical Reaction Knowledge [24.501564702095937]
  本稿では,共通化学における原子結合規則をうまく利用した自己教師型学習フレームワークREMOを紹介する。 REMOは、文献における170万の既知の化学反応に関するグラフ/トランスフォーマーエンコーダを事前訓練する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-21T12:58:40Z)
• Retrosynthesis prediction enhanced by in-silico reaction data augmentation [66.5643280109899]
  RetroWISEは,実データから推定されるベースモデルを用いて,シリコン内反応の生成と増大を行うフレームワークである。 3つのベンチマークデータセットで、RetroWISEは最先端モデルに対して最高の全体的なパフォーマンスを達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-31T07:40:37Z)
• AI for Interpretable Chemistry: Predicting Radical Mechanistic Pathways via Contrastive Learning [45.379791270351184]
  RMechRPは、新しいディープラーニングベースの反応予測システムである。 我々は、ラジカル反応の公開データベースであるRMechDBを用いてモデルを開発し、訓練する。 本研究は,RMechRPが正確かつ解釈可能な予測に有効であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-02T09:47:27Z)
• ReactIE: Enhancing Chemical Reaction Extraction with Weak Supervision [27.850325653751078]
  構造化化学反応情報は、実験とコンピュータ支援医薬品設計のような先進的な取り組みに携わる化学者にとって重要な役割を担っている。 科学的文献から構造的反応を抽出することが重要であるにもかかわらず、この目的のためのデータアノテーションは、ドメインの専門家が必要とする多大な労力のためにコストを抑えることができる。 本稿では,2つの弱教師付き事前学習手法を組み合わせたReactIEを提案する。本手法では,テキスト内の頻繁なパターンを言語的手がかりとして用いて,化学反応の特異な特性を同定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-04T02:52:30Z)
• Self-Improved Retrosynthetic Planning [66.5397931294144]
  再合成計画(Retrosynthetic Planning)は、標的分子を合成する反応の経路を見つけるための化学の基本的な問題である。 最近の検索アルゴリズムは、ディープニューラルネットワーク(DNN)を用いてこの問題を解決するための有望な結果を示している。 そこで本研究では,DNNを直接訓練し,望ましい特性を持つ反応経路を生成するためのエンドツーエンドフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-09T08:03:57Z)
• RetroXpert: Decompose Retrosynthesis Prediction like a Chemist [60.463900712314754]
  そこで我々は, テンプレートフリーな自動逆合成拡張アルゴリズムを考案した。 我々の方法はレトロシンセシスを2段階に分解する。 最先端のベースラインよりも優れている一方で、我々のモデルは化学的に合理的な解釈も提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-04T04:35:34Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。