[发明专利]智能个性化化学合成规划

说明书

用于由处理器智能发现合成目标化合物的优选化学反应路径的实施例。可接收用户想要合成的目标化合物的目标化合物数据。可基于一个或多个化学反应，针对目标化合物的一个或多个化学反应路径计算偏好得分。根据针对一个或多个化学反应的偏好得分，使用修改的逆合成分析来确定目标化合物的一个或多个优选化学反应路径。

技术领域

本发明一般涉及计算系统，更具体地，涉及用于由处理器向用户推荐合成目标化合物的至少一个个性化化学反应路径的各种实施例。

背景技术

计算系统可在工作场所、在家或在学校找到。由于信息技术的最新进展和因特网的日益流行，各种各样的计算机系统已在机器学习中使用。机器学习是用于允许计算机基于经验数据来演进行为的人工智能形式。

发明内容

提供了用于使用一个或多个处理器智能发现合成目标化合物的优选化学反应路径的各种实施例。在一个实施例中，仅作为示例，提供了一种用于由处理器向用户推荐合成目标分子的至少一个个性化化学反应路径的方法。可接收用户想要合成的目标化合物的目标化合物数据。可基于一个或多个化学反应，针对目标化合物的一个或多个化学反应路径计算偏好得分。可根据针对一个或多个化学反应的偏好得分，使用修改的逆合成分析来确定目标化合物的一个或多个优选化学反应路径。

附图说明

为了容易理解本发明的优点，上文简要描述的本发明的更具体描述将通过参考在附图中所图示的特定实施例提供。应理解，这些附图仅描述本发明的典型实施例，因此，不应被认为是限制其范围，本发明将通过使用附图用附加的特殊性和细节来描述和解释，其中：

图1是根据本发明的实施例的描绘示例性计算节点的框图；

图2是根据本发明的实施例的描绘示例性云计算环境的附加框图；

图3是根据本发明的实施例的描绘抽象模型层的附加框图；

图4是根据本发明的各方面的描绘目标化合物的化学反应路径的附加框图；

图5是根据本发明的各方面的用于智能发现合成目标化合物的优选化学反应路径的处理系统的附加框图；

图6是根据本发明的各方面的描绘用于智能发现合成目标化合物的优选化学反应路径的示例性方法的流程图；以及

图7是描绘用于由处理器智能发现合成目标化合物的优选化学反应路径的附加示例性方法的流程图，在其中可实现本发明的各方面。

具体实施方式

本发明一般涉及推荐用于目标化合物合成的至少一个个性化化学反应路径。更具体地，本发明涉及用于智能发现合成目标化合物的优选化学反应路径的高效的逆合成分析系统和计算机实现的方法。

发现产生新化合物的路径在药品、化学品、食品、材料和其他行业中扮演重要角色。这些路径通常由化学家使用例如逆合成分析的技术人工发现。逆合成分析涉及在没有任何关于起始物料的假定(例如，内部可用性、研制时间和供应商质量)的情况下，将目标化合物转变成逐渐更简单和/或商用的前体化合物。也就是说，如果不存在已知的合成路径和/或现有的路径需要改进，则逆合成分析可识别或发现目标化合物(例如，分子、材料等)的新的合成反应路径。已知用于合成目标化合物的中间体可在最初被选择并可逐渐地转变成更简单的前体化合物(例如，在结构上不太复杂的)，直到仅需要简单或商用的化合物。逆合成分析的目标是在结构上简化目标化合物和发现用于合成目标化合物的合成路线。在一个方面，起始物料可以是在原料药的生产中使用并作为重要结构片段并入原料药的结构中的原始物料、中间体或者原料药。

对合成新化合物和设计可行反的应路径的兴趣部分地基于对于设计具有更简单的结构以促进更容易或更便宜的合成的多行业需要。人工发现这些反应路径是非常艰苦的，并受制于人为误差。