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ASKCOS: Open-Source, Data-Driven Synthesis Planning
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AI
DOI：10.1021/acs.accounts.5c00155.png)
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摘要
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机器学习的进步和大规模反应数据集的可用性，在过去十年中加速了用于计算机辅助合成规划（CASP）的数据驱动模型的发展。在本综述中，我们描述了已纳入ASKCOS最新版本的数据驱动方法与模型范围，该开源合成规划软件套件自2016年以来我们一直在开发。这项持续努力是由弥合研究与开发之间差距的重要性所驱动的，使研究进展可通过一个免费提供的实用工具获得。ASKCOS集成了逆合成规划模块、条件预测和反应产物预测的补充功能模块，以及多个在合成规划中扮演不同角色的补充模块和工具。对于逆合成规划，我们开发了一个用于用户引导搜索的交互式路径规划器（IPP）以及一个用于自动规划的树构建器，采用两种知名的树搜索算法：蒙特卡洛树搜索（MCTS）和Retro*。四种涵盖基于模板和模板无关策略的一步逆合成模型构成了逆合成预测的基础，可以同时使用以结合其优势并提出多样化建议。对所提反应步骤可行性的评估策略以及对完整路径的评价，建立在我们在反应条件推荐、路径评分与聚类以及主要产物、杂质、位点选择性和区域选择性的反应结果预测等子任务上的开创性工作之上。此外，我们基于过去和正在进行的工作，在ASKCOS中开发了辅助功能，用于溶解度预测和量子力学描述符预测，这些功能能更深入地揭示所提反应溶剂的适用性或期望转化假设的选择性。对于这些功能中的每一种，我们强调了其在合成规划背景下的相关性，并全面概述了它是如何不仅基于我们的工作，也基于该领域其他近期进展构建的。我们还详细描述了化学家如何通过用户友好界面轻松交互这些功能。ASKCOS通过补充专家决策和路线构思，协助了数百名药物化学家、合成化学家和工艺化学家完成日常工作。我们相信，CASP工具是现代化学研究的重要组成部分，并提供日益增长的实用性和可及性。
Keyword:
PREDICTION
RETROSYNTHESIS
TRANSFORMER
PATHWAYS
MODEL
