論文の概要: Anticipating the Selectivity of Cyclization Reaction Pathways with Neural Network Potentials

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.10400v1
• Date: Mon, 14 Jul 2025 15:43:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-15 18:48:25.353751
• Title: Anticipating the Selectivity of Cyclization Reaction Pathways with Neural Network Potentials
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークによる循環反応経路の選択性予測
• Authors: Nicholas Casetti, Dylan Anstine, Olexandr Isayev, Connor W. Coley,
• Abstract要約: 本稿では, 複雑な反応, 環化の模範的なファミリーの探索を支援するためのメカニズム探索戦略を提案する。 グラフベースの列挙手法と中間フィルタリングのための機械学習技術を組み合わせることで,関連する基本反応ステップを特定するための費用対効果の戦略を提案する。 本稿では,NNPが活性化エネルギーを推定する能力を評価し,立体選択性の正しい予測を実証し,天然物合成における複雑な有効ステップを再カプセル化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.752400599335523
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reaction mechanism search tools have demonstrated the ability to provide insights into likely products and rate-limiting steps of reacting systems. However, reactions involving several concerted bond changes - as can be found in many key steps of natural product synthesis - can complicate the search process. To mitigate these complications, we present a mechanism search strategy particularly suited to help expedite exploration of an exemplary family of such complex reactions, cyclizations. We provide a cost-effective strategy for identifying relevant elementary reaction steps by combining graph-based enumeration schemes and machine learning techniques for intermediate filtering. Key to this approach is our use of a neural network potential (NNP), AIMNet2-rxn, for computational evaluation of each candidate reaction pathway. In this article, we evaluate the NNP's ability to estimate activation energies, demonstrate the correct anticipation of stereoselectivity, and recapitulate complex enabling steps in natural product synthesis.
• Abstract（参考訳）: 反応機構探索ツールは、反応系の可能性のある生成物や速度制限ステップについての洞察を提供する能力を示した。 しかし、いくつかの結合変化を伴う反応(天然物合成の多くの重要なステップに見られるように)は、探索過程を複雑にすることができる。 このような複雑化を緩和するために,このような複雑化反応の模範的なファミリーの探索に特に適したメカニズム探索戦略を提案する。 グラフベースの列挙手法と中間フィルタリングのための機械学習技術を組み合わせることで,関連する基本反応ステップを特定するための費用対効果の戦略を提案する。 このアプローチの鍵となるのは、ニューラルネットワーク電位(NNP)であるAIMNet2-rxnを、各候補反応経路の計算的評価に使用することである。 本稿では,NNPが活性化エネルギーを推定する能力を評価し,立体選択性の正しい予測を実証し,天然物合成における複雑な有効ステップを再カプセル化する。

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