IXThinker·2026-09-29 21:10

機器學習篩選底物範圍 兼顧性能多樣性

有機方法學研究常傾向挑選反應性能高的底物，令適用範圍帶有偏向性，難以全面評估反應的普適性。新研究提出機器學習引導的範圍篩選策略，量化底物相似性與反應活性關係，經多類交叉偶聯反應驗證，成效獲得確認。

底物範圍的偏向性

在有機方法學中，合適的底物範圍至關重要。傳統研究傾向選擇反應性能較高的底物並據此延伸測試，容易導致範圍帶有偏向性，難以全面評估反應對不同底物的實際適用性。