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化学发现中的人工智能 (AI) 一直在推动化学界可用工具的改进。这主要发生在新化学实体 (NCE) 的从头生成、1,2 毒理学/生物活性 3 和计算机辅助合成规划 (CASP) 领域。4,5 关于制造哪种分子以及如何制造它的问题是整个学术界和从农用化学品到制药等一系列行业的化学发现项目的核心。6 通常，虚拟筛选 (VS) 工作流程已用于决定制造哪些化合物，从生成的、枚举的、商业的或公共的数据集开始，然后使用各种基于统计和物理的建模技术对其进行过滤，直到搜索空间被细化（图 1）。 7 – 10 在 VS 工作流程结束时，在实验室合成之前，由一组化学家决定制造哪些化合物以及如何制造这些化合物。为了辅助这一筛选过程，过去二十年来，人们采用了各种计算工具，这些工具考虑了可合成性因素。11 – 13
逆合成可达性评分 (RAscore) - RSC 出版
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