根对齐SMILES：一种用于化学反应预测的紧凑表征
机器学习
2022-08-15 v5 化学物理
生物大分子
摘要
化学反应预测，包括正向合成与逆合成预测，是有机合成中的基本问题。一种流行的计算范式将合成预测表述为序列到序列的翻译问题，其中采用典型的SMILES进行分子表征。然而，通用SMILES忽视了化学反应的特性，即从反应物到产物分子图拓扑基本不变，导致若直接应用，SMILES性能次优。本文提出根对齐SMILES（R-SMILES），其为产物与反应物SMILES指定紧密对齐的一对一映射，以实现更高效的合成预测。由于严格的一对一映射与减小的编辑距离，计算模型大幅免于学习复杂语法，而专注于学习反应的化学知识。我们将提出的R-SMILES与多种当前最优基线比较，显示其显著优于所有基线，证明了该方法的优越性。
引用
@article{arxiv.2203.11444,
title = {Root-aligned SMILES: A Tight Representation for Chemical Reaction Prediction},
author = {Zipeng Zhong and Jie Song and Zunlei Feng and Tiantao Liu and Lingxiang Jia and Shaolun Yao and Min Wu and Tingjun Hou and Mingli Song},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.11444},
year = {2022}
}
备注
Chemical Science 2022. Main paper: 16 pages, 5 figures, and 6 tables; supplementary information: 8 pages, 5 figures and 3 tables. Code repository: https://github.com/otori-bird/retrosynthesis