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新的基准测试RxnOptBench对LLM进行化学反应优化测试
研究人员开发了RxnOptBench，这是一个旨在评估大型语言模型（LLM）在优化化学反应条件方面能力的新基准测试。与以往侧重于反应分类或逆合成等任务的基准测试不同，RxnOptBench专门评估LLM分析真实反应筛选表并选择催化剂、配体、溶剂、温度和时间等最佳参数的能力。该基准测试使用来自2025篇有机方法学论文的数据，并根据产率和立体选择性指标（如对映体过量（ee）、非对映体比例（dr）和区域异构体比例（rr））的综合得分来衡量性…
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新AI框架CORAL改进了淀粉样蛋白纤维的配体对接
研究人员开发了CORAL，一个新颖的强化学习框架，旨在改进配体与淀粉样蛋白纤维的对接，这是阿尔茨海默病和帕金森病等神经退行性疾病的关键因素。传统的对接模型在处理结构数据稀缺和淀粉样蛋白纤维独特的协同结合几何形状方面存在困难。CORAL通过将其协同配体-配体堆叠能量纳入其奖励系统，并专门为交叉-β沟槽几何形状训练生成模型来解决这些限制。与现有方法相比，该框架在姿态质量和结合亲和力相关性方面均有所提高。