本研究では、化学反応経路の逆合成予測問題を、2つの離散分布間の依存関係をモデル化する問題として捉えている。
まず、マルコフブリッジモデルと呼ばれる新しい一般的な枠組みを提案した。これは、有限個の結合データサンプルから2つの不可解な離散分布間の依存関係を学習するためのものである。
次に、この枠組みを用いて、テンプレートフリーの逆合成反応予測手法であるRetroBridgeを開発した。RetroBridgeは、与えられた生成物分子から出発し、反応物分子分布に到達するマルコフブリッジのトラジェクトリーをモデル化する。
実験の結果、RetroBridgeは標準的な評価ベンチマークで最先端の性能を達成した。特に、テンプレートフリーの手法の中では抜きん出た結果を示した。また、拡散モデルなどの従来手法と比較しても優れた性能を発揮することを示した。
RetroBridgeの予測結果の確信度を活用することで、効果的な反応物候補の選択が可能となった。さらに、マルコフブリッジモデルの枠組みは、化学反応予測以外の分野でも応用可能であると考えられる。
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by Ilia Igashov... : arxiv.org 03-27-2024
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