arXiv cs.LG·32 天前★ 2

RetroGEF:单步逆合成的动态图编辑流

原文标题:RetroGEF: Dynamic Graph Edit Flow for Single-Step Retrosynthesis

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AI 智能摘要

论文提出 RetroGEF,一种基于流的生成模型,用于单步逆合成。它从目标分子出发,通过添加原子和改变键来构建可能的反应物,在同一生成过程中同时建模分子变换与图规模变化,无需固定尺寸画布或预设编辑顺序。在代表性逆合成基准上取得当前最优性能,有望加速药物发现与材料设计。

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问题
逆合成需处理分子图连接与规模同时变化的变换。
方法
基于流的生成模型,从目标分子出发在同一步生成中加原子改键,不依赖固定尺寸画布或预设编辑顺序。
结果
在代表性逆合成基准上取得当前最优性能。
影响
单步逆合成精度提升可直接用于药物与材料研发的合成路线筛选。
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原始标题:RetroGEF: Dynamic Graph Edit Flow for Single-Step Retrosynthesis
AI 中文标题:RetroGEF:单步逆合成的动态图编辑流
来源:arXiv cs.LG · 发布于 32 天前
分类:学术研究 · AI 重要度:★ 2(2)
标签:逆合成 / 图神经网络 / 生成模型 / 药物发现 / 流匹配
关键词:retrosynthesis / graph edit flow / generative model
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