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机器学习设计单步逆向合成反应的研究进展
文献摘要：
在逆向合成分析的过程中,对特定的目标分子设计单步逆向合成反应是探寻最优有机合成路线的关键环节.随着机器学习(Machine learning)研究的兴起,很多研究者开始尝试利用机器学习方法设计单步逆向合成反应.相关研究主要集中在两方面:(1)研究化合物分子输入方法;(2)基于特定的分子输入,研究各类单步逆向合成反应预测模型的构建方法.本文首先综述了分子输人的三种主流方法;然后分别分析了基于这三种分子输入方法构建的单步逆向合成反应预测模型的研究实例;之后,总结了当前机器学习方法设计单步逆向合成反应研究中存在的问题,并给出了解决问题的思路;最后,对机器学习设计单步逆向合成反应的前景作出展望.
文献关键词：
单步逆向合成反应;机器学习;分子输入
中图分类号：
作者姓名：
陈颖莹;荣丹琪;李元晶;赵鸿萍
作者机构：
中国药科大学理学院 南京 211198
文献出处：
引用格式：
[1]陈颖莹;荣丹琪;李元晶;赵鸿萍-.机器学习设计单步逆向合成反应的研究进展)[J].化学通报（印刷版）,2022(08):951-960
A类：
单步逆向合成反应,分子输入
B类：
学习设计,合成分析,分子设计,有机合成路线,Machine,learning,机器学习方法,方法设计,构建方法,输人,主流方法,前机,出展
AB值：
0.152721
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