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Retrosynthesis
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新的RetroDiT框架通过结构感知AI改进化学反应预测
研究人员开发了一种新的结构感知框架，用于无模板逆合成，这是化学反应预测的关键过程。这种名为RetroDiT的方法利用带有旋转位置嵌入的图Transformer来显式编码反应中心原子的位置重要性。通过优先处理这些关键区域，RetroDiT在USPTO-50k和USPTO-Full等基准数据集上取得了最先进的性能，在数据量和计算步骤显著减少的情况下，优于更大的模型和扩散方法。
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新的URSA基准评估AI在药物发现合成规划中的应用
研究人员推出了URSA，一个旨在评估药物发现中逆合成系统的新的基准框架。URSA不仅评估合成路线收敛到起始原料的能力，还评估其化学合理性，以反映专家化学家的评估。虽然大型语言模型在高层战略规划方面显示出潜力，但专门的深度学习模型在可靠解决合成规划任务方面目前优于它们。