北大来鲁华/裴剑锋团队: GNN+模板+聚类→反应条件预测强大新工具

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研究介绍 近年来，计算机辅助合成路线规划 (CASP) 已经成为药物合成和天然产物合成领域的有力工具。而作为化学反应中不可或缺的组成部分，反应条件（包括催化剂，溶剂，试剂等）的准确预测愈发重要，因为相同的反应物在不同条件下可能会产生完全不同的产物。对反应条件的预测有助于在 CASP 中更好地选择可行的路线。 目前化学反应条件领域还存在很多有待解决的挑战。首先，一个好的预测模型提供的反应条件应满足化学合理性，能考虑不同组分（催化剂、溶剂和试剂）之间的兼容性。其次，由于将反应物转化为产物的可行反应条件通常不是唯一的，好的预测模型应该能推荐尽可能多的可行反应条件，而这在以前的研究中被忽略了。 针对上述问题， 北京大学来鲁华/裴剑锋团队 开发了一种全新的反应条件预测方法 Reacon (Figure 1)，该方法结 ………………………………