Retro-BLEU：通过反应模板序列分析量化逆合成路线的化学合理性
机器学习
2024-04-05 v1 人工智能
生物大分子
摘要
计算机辅助方法已成为逆合成分析的重要工具。然而，量化所生成逆合成路线的合理性仍是一项具有挑战性的任务。我们提出 Retro-BLEU，一种改编自机器翻译中成熟的 BLEU 指标的统计度量，基于反应模板序列分析来评估逆合成路线的合理性。我们将其应用于最先进算法生成的多样化逆合成路线，并与其他评估指标比较性能，从而展示了 Retro-BLEU 的有效性。结果表明，Retro-BLEU 能够区分合理与不合理的路线。此外，我们剖析了 Retro-BLEU 的优势与不足，为该领域的未来发展与改进铺平了道路。
引用
@article{arxiv.2311.06304,
title = {Retro-BLEU: Quantifying Chemical Plausibility of Retrosynthesis Routes through Reaction Template Sequence Analysis},
author = {Junren Li and Lei Fang and Jian-Guang Lou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.06304},
year = {2024}
}