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注入“化学智慧”可能改进仅依赖历史合成数据进行自动逆向合成规划的数据驱动方法。10月3日，发表于PNAS的一篇文章中，研究人员设计了一个化学信息分子图（CIMG）来描述化学反应。CIMG中集成了与化学反应最相关的关键信息集合：NMR化学位移作为顶点特征，键离解能作为边缘特征，溶剂/催化剂信息作为全局特征。对于任何给定的化合物作为目标，生成产品CIMG，并通过图形神经网络（GNN）模型进行运行，以选择导致该产品的反应模板。然后推断出反应物CIMG，并将其用于两个GNN模型中，以分别选择合适的催化剂和溶剂。最后，第四个GNN模型比较了两个CIMG描述符，以检查建议反应的合理性。在训练这些模型时，每个分子都会得到一个反应向量。预处理反应向量中包含的反应倾向的化学智慧被用来自动分类分子/反应，并加速蒙特卡罗树搜索（MCTS）以进行多步逆向合成规划。使用这种基于CIMG的方法，可以有效地预测使用推荐催化剂/溶剂的全合成路线。

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（来源：PNAS）

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