AI反應預測加速藥物先導優化進程
一項登上《自然通訊》的研究展示整合式藥物化學流程:以高通量實驗生成逾一萬三千條反應數據訓練深度圖神經網絡,精準預測反應結果,大幅加速藥物從命中到先導的優化進程。
數據驅動預測
研究人員以高通量實驗生成13490條Minisci型C–H烷基化反應數據,據此訓練深度圖神經網絡,實現對反應結果的精確預測,為分子結構多樣化提供可靠的導航。


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