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镁睿化学王小雪团队: 区域选择性 AI 预测结果优于10年经验化学家

RSC英国皇家化学会 2024-12-02 11:10
文章摘要
镁睿化学王小雪团队开发了一种基于化学知识的信息传递神经网络框架，用于预测金属催化交叉偶联反应的区域选择性。该方法结合了化学描述符和信息传递神经网络，通过密度泛函理论计算和位阻检测机制，实现了对八种典型金属催化交叉偶联反应的高准确率预测（96.51%）。研究结果表明，该模型在预测区域选择性方面优于经验丰富的化学家，并有望在实际应用中降低合成成本。该研究为快速决策和优化合成路线提供了新的计算工具，发表在《Digital Discovery》期刊上。
镁睿化学王小雪团队: 区域选择性 AI 预测结果优于10年经验化学家
查看文献： Regio-MPNN: predicting regioselectivity for general metal-catalyzed cross-coupling reactions using a chemical knowledge informed message passing neural network†
查看期刊：Digital discovery
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