北大团队发布SynCraft优化分子可合成性
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北大团队发布SynCraft优化分子可合成性
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北京大学来鲁华教授团队提出基于大语言模型的分子可合成性优化方法SynCraft，对难合成的高价值分子做最小图编辑而非从头生成，研究发表于Nature Machine Intelligence。 该方法在严格的SimpRetro+Enamine逆合成检验下评估；团队将“挽救成功”定义为优化后分子既通过该逆合成检验，又与原生成分子保持高度骨架相似性和靶向特征。团队称单次优化成本约为每百个分子0.5–5美元。 团队同时指出，当前PLIP结合特征主要以文本标签形式提供给大模型，尚未达到端到端严格的原子坐标几何感知。
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最新进展10月29日 11:31
北京大学来鲁华团队在Nat Mach Intell发表SynCraft，用大语言模型引导分子精准编辑报道时间线
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10月29日
- 智药邦精选北京大学来鲁华团队在Nat Mach Intell发表SynCraft，用大语言模型引导分子精准编辑
北京大学来鲁华教授团队提出基于大语言模型的分子可合成性优化方法SynCraft，对难合成的高价值分子做最小图编辑而非从头生成，研究发表于Nature Machine Intelligence。
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