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機器學習已廣泛用于化學科學中的藥物設計和其他過程

印第安納州西拉斐特-機器學習已廣泛用于化學科學中的藥物設計和其他過程。

前瞻性地測試了新反應結果并用于增強人類理解以解釋此類模型做出的化學反應性決定的模型非常有限。

普渡大學的創新者引入了化學反應性流程圖,以幫助化學家使用經過少量反應訓練的統計可靠的機器學習模型來解釋反應結果。這部作品發表在《有機快報》上。

普渡大學自然科學學院分析與物理化學助理教授Gaurav Chopra說:“開發新的快速反應對于藥物發現中的化學文庫設計至關重要。”“我們已經開發了一種新的,快速的,單鍋的N-磺酰嘧啶多組分反應(MCR),它被用作代表案例,用于生成機器學習模型的訓練數據,預測反應結果并以盲目預期的方式測試新反應。

“我們希望這項工作能夠通過開發準確的,人類可以理解的機器學習模型來解釋反應結果,從而為改變當前的范式鋪平道路,從而提高人類化學家發現新化學反應的能力和效率,并增強有機化學和過程化學管道。 ”

喬普拉說,普渡大學團隊的人類可解釋的機器學習方法(作為化學反應流程圖引入)可以擴展為探索任何MCR或任何化學反應的反應性。它不需要大規模的機器人技術,因為化學家可以在實驗室中進行反應篩選時使用這些方法。

“我們提供了一個框架的第一份報告,該框架結合了快速合成化學實驗和量子化學計算以了解反應機理和人類可解釋的統計學上強大的機器學習模型,以識別用于預測和實驗測試N-磺酰亞胺的異質反應性的化學模式,” Chopra說過。

這項工作與Chopra實驗室的其他創新和研究相一致,后者的團隊成員與Purdue Research Foundation技術商業化辦公室合作,為眾多技術申請了專利。要了解有關其專利發明的更多信息,請聯系otcip@prf.org。

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