分子のフラグメントに基づいて、 sequence-to-sequenceモデルのニューラルネットワークによる言語翻訳問題として、逆合成の合成経路を予測する論文。SMILESではなく、MACCSキーが0でないフラグメントベースで分子を表現。コードやデータセットはこちらhttps://t.co/6fKTaMtepZ https://t.co/JtUubVC2PZ
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RT @jcheminf: new: "Substructure-based neural machine translation for retrosynthetic prediction" https://t.co/Sew9pzKJ6G https://t.co/LMFid…
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逆合成予測のための下部構造ベースのニューラル機械翻訳 部分構造レベルでの関係を学習することにより、化学反応の反応規則を自動的に抽出するシーケンス間ニューラル機械翻訳(NMT)モデルの提案。高精度ながら、既存の逆合成手法の主な欠点(無効なSMILES生成等)を解決可能。 https://t.co/79kkw3kgxg