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大型语言模型加速有机化学合成

2025-07-01 11:12:38 英文原文

作者:Xu, Yanyan

Mendoza,A.,Ishihara,Y。&Baran,P。S.可扩展的对映选择性的紫杉烷的完全合成。

  1. 纳特。化学 4,21 25(2012)。

    文章一个 Google Scholar一个 

  2. Elvira,K。S.,I Solvas,X。C.,Wootton,R。C.和Demello,A。J.化学合成中微流体反应器技术的过去,现在和潜力。纳特。化学 5,905年915(2013)。

    文章一个 Google Scholar一个 

  3. Ball,P。化学:为什么合成?自然 528,327â329(2015)。

    文章一个 Google Scholar一个 

  4. Newman-Stonebraker,S。H。等。磷酸连接状态的单变量分类和交叉偶联催化中的反应性。科学 374,301 308(2021)。

    文章一个 Google Scholar一个 

  5. Mikulak-klucznik,B。等。复杂天然产品合成的计算计划。自然 588,83(2020)。

    文章一个 Google Scholar一个 

  6. Jablonka,K。M.,Schwaller,P。,Ortega-Guerrero,A。&Smit,B。利用大语言模型进行预测化学。纳特。马赫。Intell。 6,161 169(2024)。

    文章一个 Google Scholar一个 

  7. Shen,Y。等。化学合成的自动化和计算机辅助计划。纳特。Rev.方法引物 1,23(2021)。

    文章一个 Google Scholar一个 

  8. Tao,H。等。纳米颗粒合成在机器学习的辅助下。纳特。牧师。 6,701 - 716(2021)。

    文章一个 Google Scholar一个 

  9. 商人,A。等。扩展材料发现的深度学习。自然 624,80 - 85(2023)。

    文章一个 Google Scholar一个 

  10. Burger,B。等。移动机器人化学家。自然 583,237 A241(2020)。

    文章一个 Google Scholar一个 

  11. Angello,N。H.等。杂芳基铃木宫颈耦合的一般反应条件的闭环优化。科学 378,399 405(2022)。

    文章一个 MathScinet一个 Google Scholar一个 

  12. Betinol,I。O.,Lai,J.,Thakur,S。&Reid,J。P.数据驱动的工作流,用于分配和预测不对称催化中的普遍性。J. Am。化学Soc。 145,12870年12883(2023)。

    文章一个 Google Scholar一个 

  13. Rinehart,N。I.等。一种机器学习工具,可预测PD催化的Cân耦合的基材自适应条件。科学 381,965 - 972(2023)。

    文章一个 Google Scholar一个 

  14. Granda,J.M.,Donina,L.,Dragone,V.,Long,D.-L。&Cronin,L。通过机器学习来控制有机合成机器人,以寻找新的反应性。自然 559,377â381(2018)。

    文章一个 Google Scholar一个 

  15. Mehr,S。H. M.,Craven,M.,Leonov,A.I.,Keenan,G。&Cronin,L。化学合成文献的数字化和自动执行的通用系统。科学 370,101 108(2020)。

    文章一个 Google Scholar一个 

  16. Rohrbach,S。等。化学合成文献数据库中Chempu中的数字化和验证。科学 377,172 - 180(2022)。

    文章一个 Google Scholar一个 

  17. Sanchez-Lengeling,B。和Aspuru-Guzik,A。使用机器学习的逆分子设计:物质工程的生成模型。科学 361,360â365(2018)。

    文章一个 Google Scholar一个 

  18. Wang,H。等。人工智能时代的科学发现。自然 620,47 -60(2023)。

    文章一个 Google Scholar一个 

  19. Toniato,A.,Schwaller,P.,Cardinale,A.,Geluykens,J。&Laino,T。化学反应数据集的未辅助降噪。纳特。马赫。Intell。 3,485 - 494(2021)。

    文章一个 Google Scholar一个 

  20. Achiam,J。等。GPT-4技术报告。预印本https://doi.org/10.48550/arxiv.2303.08774(2023)。

  21. Lehr,S。A.,Caliskan,A.,Liyanage,S。&Banaji,M。R. Chatgpt作为研究科学家:探讨GPT的能力作为研究图书馆员。Proc。纳特学院。科学。美国 121,E2404328121(2024)。

    文章一个 Google Scholar一个 

  22. Kang,Y。&Kim,J。Chatmof:一种用于使用大语言模型预测和生成金属有机框架的人工智能系统。纳特。社区。 15,4705(2024)。

    文章一个 Google Scholar一个 

  23. Dagdelen,J。等。从具有大语言模型的科学文本中提取结构化信息。纳特。社区。 15,1418(2024)。

    文章一个 Google Scholar一个 

  24. Hou,W。&Ji,Z。评估单细胞RNA-Seq分析中的细胞类型注释GPT-4。纳特。方法 21,1462 - 1465(2024)。

    文章一个 Google Scholar一个 

  25. Zheng,Z。等。GPT-4网状化学家,用于指导MOF发现。安格。化学int。ed。 62,E202311983(2023)。

    文章一个 Google Scholar一个 

  26. Boiko,D。A.,Macknight,R。,Kline,B。&Gomes,G。具有大语言模型的自主化学研究。自然 624,570 -578(2023)。

    文章一个 Google Scholar一个 

  27. Canty,R。B.和Abolhasani,M。使用计算机科学摘要的自动化学实验室的可重复性。纳特。合成器。 3,1327年1339(2024)。

    文章一个 Google Scholar一个 

  28. Ruan,Y。等。由大型语言模型提供动力的自动端到端化学合成开发平台。纳特。社区。 15,10160(2024)。

    文章一个 Google Scholar一个 

  29. Zheng,Z。等。CHATGPT研究小组优化MOF和COF的结晶度。ACS Cent。科学。 9,2161 2170(2023)。

    文章一个 Google Scholar一个 

  30. Bran,A。M。等。使用化学工具增强大型语言模型。纳特。马赫。Intell。 6,525 - 535(2024)。

    文章一个 Google Scholar一个 

  31. Zheng,Z.,Zhang,O.,Borgs,C.,Chayes,J.T。&Yaghi,O。M. Chatgpt文本挖掘的化学助理和MOF合成的预测。J. Am。化学Soc。 145,18048年18062(2023)。

    文章一个 Google Scholar一个 

  32. Antunes,L。M.,Butler,K。T.&Grau-Crespo,R。具有自回归大型语言建模的晶体结构产生。纳特。社区。 15,10570(2024)。

    文章一个 Google Scholar一个 

  33. Zheng,Z。等。集成机器学习和大型语言模型,以推动对电化学反应的探索。安格。化学int。ed。 137,E202418074(2024)。

    文章一个 Google Scholar一个 

  34. Ramos,M。C.,Collison,C。J.&White,A。D.大型语言模型和化学中的自治药物的回顾。化学科学。 16,2514 2572(2025)。

    文章一个 Google Scholar一个 

  35. Segler,M。H.,Preuss,M。&Waller,M。P.具有深神经网络和符号AI的规划化学合成。自然 555,604 - 610(2018)。

    文章一个 Google Scholar一个 

  36. Coley,C。W.等。AI规划告知的有机化合物的流动合成的机器人平台。科学 365,EAAX1566(2019)。

    文章一个 Google Scholar一个 

  37. Shields,B。J。等。贝叶斯反应优化是化学合成的工具。自然 590,89 96(2021)。

    文章一个 Google Scholar一个 

  38. Tang,T。等。使用电分析和统计建模技术询问Ni(I)介导的芳基碘化物氧化添加的机械特征。J. Am。化学Soc。 145,8689年8699(2023)。

    文章一个 Google Scholar一个 

  39. Wang,J。Y.等。通过强盗优化识别一般反应条件。自然 626,1025年1033(2024)。

    文章一个 Google Scholar一个 

  40. Raghavan,P。等。用于构建化学反应性模型的数据集设计。ACS Cent。科学。 9,2196 2204(2023)。

    文章一个 Google Scholar一个 

  41. Frey,N。C.等。深层化学模型的神经缩放。纳特。马赫。Intell。 5,1297年1305(2023)。

    文章一个 Google Scholar一个 

  42. Kearnes,S。M.等。开放反应数据库。J. Am。化学Soc。 143,18820 18826(2021)。

    文章一个 Google Scholar一个 

  43. Coley,C。W.,Rogers,L.,Green,W。H.&Jensen,K。F.基于分子相似性的计算机辅助逆合合成。ACS Cent。科学。 3,1237年1245年(2017年)。

    文章一个 Google Scholar一个 

  44. Lowe,D。M.从文献中提取化学结构和反应。博士学位论文,剑桥大学(2012年)。

  45. Tu,Z。&Coley,C。W.无模板反折叠和反应预测的置换不变图模型。J. Chem。inf。模型。 62,3503 3513(2022)。

    文章一个 Google Scholar一个 

  46. Sacha,M。等。分子编辑图形注意网络:将化学反应作为图形编辑的序列进行建模。J. Chem。inf。模型。 61,3273 3284(2021)。

    文章一个 Google Scholar一个 

  47. SEO,S.-W。等。GTA:图截断了返回合成的注意力。在Proc。AAAI人工智能会议卷。35,531â539(AAAI出版社,2021年)。

  48. Somnath,V。R.,Bunne,C.,Coley,C.,Krause,A。&Barzilay,R。返回预测的学习图模型。ADV。神经信息。过程。系统。 34,9405年9415(2021)。

    Google Scholar一个 

  49. Wang,X。等。重新发行:一种用于单步反折返预测的多样,合理且基于变压器的方法。化学工程。J. 420,129845(2021)。

    文章一个 Google Scholar一个 

  50. Wan,Y.,Hsieh,C.-Y.,Liao,B。&Zhang,S。Ratroformer:推动端到端逆转录合成变压器的极限。在国际机器学习会议22475 22490(PMLR,2022)。

  51. Chen,S。&Jung,Y。使用局部反应性和全球注意力的深层逆转录反应预测。Jacs au 1,1612年1620年(2021)。

    文章一个 Google Scholar一个 

  52. Yao,L。等。与节点一致的图形:单步反折返中的无模板深度学习方法。Jacs au。 4,992â1003(2024)。

    文章一个 Google Scholar一个 

  53. Coley,C。W.,Barzilay,R.,Jaakkola,T。S.,Green,W。H.&Jensen,K。F.使用机器学习的有机反应结果预测。ACS Cent。科学。 3,434â443(2017)。

    文章一个 Google Scholar一个 

  54. Ahneman,D。T.,Estrada,J。G.,Lin,S.,Dreher,S。D.&Doyle,A。G.使用机器学习预测Cân交叉耦合中的反应性能。科学 360,186 - 190(2018)。

    文章一个 Google Scholar一个 

  55. Li,S.-W.,Xu,L.-C.,Zhang,C.,Zhang,S.-Q.&Hong,X。基于化学知识的外推且可解释的图模型的反应性能预测。纳特。社区。 14,3569(2023)。

    文章一个 Google Scholar一个 

  56. Szymanski,N。J.等。一种新型材料合成的自主实验室。自然 624,86 - 91(2023)。

    文章一个 Google Scholar一个 

  57. Saebi,M。等。关于使用现实世界数据集进行反应产量预测。化学科学。 14,4997年5005(2023)。

    文章一个 Google Scholar一个 

  58. Li,D.-Z.&Gong,X.-Q.用于产量预测的机器学习中文献衍生的数据的挑战:关于PD催化羰基化反应的案例研究。J. Phys。化学一个 128,10423年10430(2024)。

    文章一个 Google Scholar一个 

  59. Li,X.,Zhang,S.-Q.,Xu,L.-C。&Hong,X。通过机器学习来预测杂环的根治化官能化。安格。化学int。ed。 59,13253年13259(2020)。

    文章一个 Google Scholar一个 

  60. Zahrt,A。F.等。通过计算机驱动的工作流和机器学习来预测高选择性催化剂。科学 363,EAAU5631(2019)。

    文章一个 Google Scholar一个 

  61. Perera,D。等。自动纳莫尔大小反应筛选和流量中的微孔尺度合成的平台。科学 359,429 - 434(2018)。

    文章一个 Google Scholar一个 

  62. Guo,T。等。大型语言模型可以在化学方面做什么?八个任务的全面基准。ADV。神经信息。过程。系统。 36,59662 - 59688(2023)。

    Google Scholar一个 

  63. 泰勒(R. D.J. Med。化学 57,5845 - 5859(2014)。

    文章一个 Google Scholar一个 

  64. MA,X。等。一种含氮立体中心的立体特异性交叉偶联反应的一般方法。化学 6,781 791(2020)。

    文章一个 Google Scholar一个 

  65. Shu,X.,Zhong,D.,Lin,Y.,Qin,X。&Huo,H。通过Ni/photoredox催化的对映射的交叉耦合,模块化访问手性的氨基氨基。J. Am。化学Soc。 144,8797年8806(2022)。

    文章一个 Google Scholar一个 

  66. Sarkar,S.,Wagulde,S.,Jia,X。&Gevorgyan,V。脂肪族胺的一般和无选择的无金属自由基±-C-C-C-C-C-C-C-C-C-Ch h borylation。化学 8,3096 3108(2022)。

    文章一个 Google Scholar一个 

  67. Zhang,Y。等。大型语言模型以加速有机化学合成。Zenodo https://doi.org/10.5281/Zenodo.15295848(2025)。

  68. Ruiz-Castillo,P。&Buchwald,S。L.钯催化的CâN交叉偶联反应的应用。化学修订版 116,12564年12649(2016)。

    文章一个 Google Scholar一个 

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摘要

参考:-M。E. Davis等人,使用机器学习对有机反应结果的预测, *ACS Cent。Sci。*,** 3 **,434-443(2017)。-C。W. Coley等人,一个机器人平台,用于由AI计划,*Science*,** 365 **,EAAX1566(2019)告知的有机化合物的机器人平台。-B。J. Shields等人,贝叶斯反应优化作为化学合成工具,*自然*,** 590 **,89-96(2021)。-T。Tang等人,使用电分析和统计建模技术询问Ni(I)介导的芳基碘化物氧化添加的机械特征, *J。是。化学Soc。*,** 145 **,8689–8699(2023)。-J。Y. Wang等人,通过强盗优化识别一般反应条件,*自然*,** 626 **,1025–1033(2024)。该列表捕获了一系列开创性和最新作品,用于将机器学习应用于有机合成和反应优化。每个参考都突出了不同角度的进步,包括反折返预测,自动机器人平台,用于优化化学反应的贝叶斯方法,使用高级分析技术的机械询问以及跨不同反应条件的概括。有关每个主题的更多详细信息和全面探索,鼓励读者咨询上面列出的完整文章。参考