TempRe：面向单步与直接多步反向合成的模板生成
机器学习
2025-07-31 v2
摘要
反向合成规划是分子发现中的核心挑战，由于其庞大且复杂的化学反应空间。传统模板方法虽具可行性，但存在规模小、泛化性差的问题；模板自由生成方法则风险生成无效反应。本文提出 TempRe，一种将模板方法重新表述为序列生成的生成框架，实现可扩展、灵活且化学上合理的反向合成。我们在单步和多步反向合成任务上评估了 TempRe，证明其优于模板分类和 SMILES 生成方法。 在 PaRoutes 多步基准测试上，TempRe 实现了强大的 Top-K 路线准确率。此外，我们将 TempRe 扩展到直接生成多步合成路线，提供一种轻量且高效的替代方案，相较于传统单步方法和搜索方法。这些结果凸显了模板生成建模在计算机辅助合成规划中作为强大范式的潜力。
引用
@article{arxiv.2507.21762,
title = {TempRe: Template generation for single and direct multi-step retrosynthesis},
author = {Nguyen Xuan-Vu and Daniel P Armstrong and Zlatko Jončev and Philippe Schwaller},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.21762},
year = {2025}
}