JACS Au｜巫瑞波课题组开发化学-酶法融合的小分子逆合成导航工具BioNavi

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遇见/摘要 高附加值化学品绿色高效合成路线的设计至关重要。生物合成和化学合成各有优势，AI驱动的合成路线规划工具已经有不少，但现有的合成路径设计工具大多只考虑单一合成方式，限制了小分子合成路线多样性的探索。 中山大学药学院 巫瑞波 教授课题组开发了一个基于深度学习的合成路线设计工具 BioNavi 。作者首先利用原子映射对反应数据进行清洗与预处理，从而提高数据质量，然后将有机反应和酶反应混合用于模型训练，并优选了训练权重使得模型对两类反应同时到达较高的预测精度。在逆合成预测的过程中使用SMILES表征分子，并且在反应物端增加特定的标识符（有机反应或酶反应）用于判断反应类别，即模型不仅能输出候选的反应物分子还能给出该反应最可能的反应类别。为了让模型具有更强的解释性，每一步预测的反应均用已有 ………………………………