机器学习在有机化学中的应用

1/1机器学习在有机化学中的应用第一部分有机反应预测和设计 2第二部分分子生成和虚拟筛选 4第三部分分子性质预测和光谱解释 7第四部分药物发现和靶点识别 10第五部分材料设计和化学合成 12第六部分有机反应机理解析 15第七部分化学反应热力学和动力学研究 18第八部分有机化合物的自动合成与优化 21

第一部分有机反应预测和设计关键词关键要点有机反应预测和设计

主题名称：反应路径预测

1.采用量子化学和分子动力学模拟来计算反应路径和过渡态结构，预测反应物和产物的能量关系。

2.建立基于机器学习的模型，通过分析反应物分子结构和反应条件来预测反应路径和反应性。

3.利用这些预测模型优化反应条件，提高目标产物的选择性和产率，指导反应路线的探索。

主题名称：分子生成

有机反应预测和设计

机器学习在有机化学中的一项重要应用是反应预测和设计。通过分析大量已知的反应数据，机器学习模型可以学习潜在反应模式，并预测新的反应结果。这为化学家提供了宝贵的工具，可以指导他们的合成策略，并大幅缩减发现新反应的耗时且昂贵的实验过程。

反应产物预测

机器学习模型可以预测有机反应的产物。例如，由纽约大学开发的模型REACTION可以准确预测数十万种反应的产物。该模型使用深度神经网络，由数百万个已知反应数据训练。REACTION可以预测各种反应，包括环加成、亲核取代和自由基加成。

反应条件优化

除了产物预测，机器学习还可以优化反应条件。谷歌开发的模型OPTUN可以确定反应的最佳温度、溶剂和催化剂。OPTUN使用贝叶斯优化算法，该算法通过迭代实验快速搜索可能的条件空间。通过优化条件，OPTUN可以提高反应收率和选择性。

逆合成分析

机器学习模型可用于逆合成分析，即从目标分子推断其合成途径。这对于设计合成新化合物的复杂过程至关重要。麻省理工学院开发的模型RetroSim通过解析目标分子的结构，生成可行的合成路径。RetroSim使用强化学习算法，该算法从错误中学习并随着时间的推移而改进。

反应机理阐明

机器学习还可以帮助阐明反应机理。通过分析反应数据，机器学习模型可以识别反应中间体和过渡态，揭示反应过程的详细机制。日本理化学研究所开发的模型MECCA-QSAR可以预测反应机理，例如亲核取代反应中的亲核试剂和亲电底物的相互作用。

有机化学反应数据库

上述机器学习模型的开发依赖于大型有机化学反应数据库的可用性。这些数据库收集了数百万个反应，包括反应物、产物、条件和其他相关信息。例如，Reaxys数据库包含超过1,000万个反应，而USPatentOffice数据库包含超过500万个反应。这些数据库不断更新，为机器学习模型提供了丰富的训练数据。

机器学习在有机反应预测和设计中的优势

机器学习在有机反应预测和设计中提供了几个关键优势：

*高精度：机器学习模型经过大量数据的训练，可以准确预测反应结果和优化反应条件。

*快速预测：机器学习模型可以快速预测反应产物和条件，显著加快合成设计过程。

*广泛适用：机器学习模型可以预测各种有机反应，包括环加成、取代反应和自由基反应。

*指导合成策略：机器学习模型可以指导化学家的合成策略，建议反应途径和优化条件，从而提高合成效率。

局限性与未来方向

尽管机器学习在有机反应预测和设计中取得了显着进展，但仍存在一些局限性：

*数据偏差：机器学习模型对训练数据的质量很敏感。如果训练数据存在偏差，则模型的预测可能存在偏差。

*反应范围：机器学习模型通常针对特定类型的反应进行训练。将模型推广到新类型的反应可能具有挑战性。

*解释性：解释机器学习模型预测背后的原因可能很困难。这限制了模型的可信度和适用性。

未来，机器学习在有机化学中的应用可能会进一步扩展到以下领域：

*材料设计：预测和设计具有特定性质的新型有机材料。

*药物发现：开发机器学习模型，以预测候选药物的性质和活性。

*合成规划：使用机器学习指导复杂的合成路径，包括多步反应序列。

*可持续化学：开发机器学习模型，以识别和设计绿色合成途径。第二部分分子生成和虚拟筛选关键词关键要点分子生成

1.生成对抗网络（GANs）：利用生成器和判别器，生成具有特定性质和结构的新分子。

2.变分自编码器（VAEs）：学习数据的潜在分布并从中生成新的分子，保持数据的关键特征。

3.图神经网络（GNNs）：将分子结构表示为图，利用图卷积操作生成具有特定图拓扑的分子。

虚拟筛选

1.基于结构的虚拟筛选（SBVS）：利用分子结构或指纹与已知活性分子的数据库进行比较，筛选出潜在的候选化合物。

2.基于配体的虚拟筛选（LBVS）：使用靶标蛋白结构或特异性结合口袋，通过分子对接筛选与靶标相互作用的分子。

3.机器学习辅助的虚拟筛选：使用机器学习算法增强虚拟筛选的准确性和效率，例如通过预测结合亲和力或分子性质。分子生成

机器学习已成为有机化学中分子生成的有力工具。生成模型可以使用分子表示（例如，SMILES字符串或分子图）作为输入，并生成具有类似结构和性质的新分子。这在以下方面具有广泛的应用：

-药物发现：发现具有特定生物活性的新化合物，这对于药物设计至关重要。

-材料科学：设计具有增强性能的新材料，例如导电聚合物或有机太阳能电池。

-农药和作物保护：开发具有高效率和低毒性的新农药和作物保护剂。

与传统的方法（例如组合化学）相比，机器学习驱动的分子生成具有以下优势：

-效率：它可以快速生成大量候选化合物，减少了实验成本和时间。

-多样性：它可以生成具有更大结构多样性的化合物，从而增加了发现新颖分子的可能性。

-可预测性：模型可以根据给定的输入对分子的性质进行预测，从而指导实验合成。

虚拟筛选

虚拟筛选利用计算方法从大型分子数据库中识别具有所需性质的化合物。与高通量筛选（HTS）等传统方法相比，它具有以下优势：

-成本效益：它可以节省实验成本和时间，因为筛选是计算进行的。

-高通量：它可以筛选数十万至数百万个化合物，从而提高筛选效率。

-可预测性：它可以基于分子结构和属性对分子的活性进行预测。

机器学习在虚拟筛选中的应用主要集中在以下领域：

-得分函数优化：预测化合物与靶标亲和力的模型，用于对候选化合物进行排名。

-化合物筛选：使用机器学习模型从数据库中检索具有特定性质的化合物。

-活性预测：训练机器学习模型来预测化合物的生物活性，从而指导先导化合物优化。

示例

-药物发现：在礼来公司的一项研究中，机器学习驱动的分子生成产生了治疗阿尔茨海默病的候选化合物，这些候选化合物在动物模型中表现出显着的疗效。

-材料科学：在麻省理工学院的一项研究中，机器学习被用于生成具有增强导电性能的新型有机聚合物，这些聚合物具有潜在应用于有机电子产品。

-农药开发：在拜耳作物科学的一项研究中，虚拟筛选被用于识别具有高杀虫活性和低毒性的新农药化合物，这些化合物是对害虫控制的重要补充。

结论

机器学习在有机化学中的应用正在蓬勃发展，特别是分子生成和虚拟筛选领域。这些技术极大地提高了新分子发现和开发的效率和准确性，这在药物设计、材料科学和农药开发等领域具有深远的影响。随着机器学习模型的不断改进和分子数据的积累，我们预计机器学习在有机化学中的应用将继续扩大并产生更大的影响。第三部分分子性质预测和光谱解释分子性质预测

机器学习模型被广泛用于预测有机分子的性质，例如反应性、溶解度和沸点。这些模型通过学习大量的分子和其相应性质之间的关系来实现预测。

*反应性预测：机器学习模型可以预测分子的反应性，例如Diels-Alder反应和亲电芳香取代反应。这些模型考虑到分子的结构和电子特性，以估计反应的过渡态能垒和反应速率。

*溶解度预测：机器学习模型还可以预测分子的溶解度，例如在水和有机溶剂中的溶解度。这些模型考虑分子的极性、氢键形成能力和分子大小。

*沸点预测：机器学习模型可以预测分子的沸点，这是衡量其挥发性的关键性质。这些模型考虑到分子的分子量、分子形状和分子间力。

光谱解释

机器学习技术也在光谱解释中发挥着重要作用，包括核磁共振（NMR）光谱和红外（IR）光谱。

核磁共振（NMR）光谱解释：

机器学习模型可以辅助NMR光谱的解释，尤其是复杂分子的光谱解释。这些模型可以：

*峰分配：识别和分配NMR光谱中特定原子或基团对应的峰。

*结构阐明：基于核磁共振峰的化学位移和其他参数，推断分子的结构。

*代谢组学：分析复杂生物样本中的代谢产物，并识别未知化合物。

红外（IR）光谱解释：

机器学习模型同样可以帮助解释IR光谱，尤其是在识别特定官能团和振动模式方面。这些模型可以：

*官能团识别：根据IR光谱中特定吸收峰的位置和强度，识别分子的官能团。

*振动模式分析：确定分子的振动模式，并与分子结构相关联。

*定量分析：基于IR光谱吸收峰的强度，定量分析特定官能团或化合物的含量。

机器学习模型的类型

用于分子性质预测和光谱解释的机器学习模型种类繁多，包括：

*监督学习模型：需要标记的数据集，其中输入数据与目标变量（例如分子性质或光谱解释）相关联。

*无监督学习模型：不需要标记的数据集，可以发现数据中的模式和结构。

*深度学习模型：使用人工神经网络来提取和学习数据中的复杂关系。

数据质量和模型评估

机器学习模型的准确性和可靠性取决于数据的质量和模型的评估。使用高质量的数据集和仔细评估模型的性能至关重要。常见的评估指标包括均方根误差（RMSE）、决定系数（R²）和交叉验证准确率。

应用实例

机器学习在有机化学中的应用有许多具体实例，包括：

*预测药物的生物活性

*优化化学反应的产率和选择性

*快速鉴定化合物结构

*分析复杂的生物系统代谢产物

*辅助光谱解释，例如NMR和IR光谱

总结

机器学习技术在有机化学中具有广泛的应用，从分子性质预测到光谱解释。这些模型通过学习大量数据中的复杂关系，提供预测和解释数据的强大功能。随着机器学习技术的不断发展，它们将在推动有机化学研究和应用方面发挥越来越重要的作用。第四部分药物发现和靶点识别药物发现和靶点识别

机器学习在有机化学中的应用为药物发现和靶点识别带来了革命性的影响，极大地加速了新药开发流程。以下是对其在该领域的具体应用的简要概述：

化合物筛选

*机器学习算法可以筛选庞大的化合物数据库，识别具有特定药理学性质或靶标亲和力的分子。

*通过建立结构-活性关系(SAR)模型，算法可以预测新化合物的活性，从而指导合成化学家优化其性能。

靶点识别

*机器学习技术可以利用基因表达数据、蛋白质组学数据和其他生物信息学数据来识别和验证潜在的药物靶点。

*通过识别与特定疾病相关的基因或蛋白质，算法可以帮助研究人员设计针对这些靶点的靶向治疗。

先导化合物优化

*机器学习算法可用于优化先导化合物，提高其药代动力学和药效学特性。

*通过迭代训练算法，可以预测新化合物的性质，从而加快优化过程。

虚拟筛选

*机器学习可以执行虚拟筛选，预测化合物与靶蛋白的结合亲和力。

*这有助于在合成和实验测试之前缩小化合物库的范围，从而节省时间和资源。

药效学建模

*机器学习技术可用于构建药效学模型，预测化合物在特定生物系统中的剂量-反应关系。

*这些模型可用于设计合理的给药方案，最大化药物疗效，同时最小化毒性。

应用案例

*靶点识别：机器学习算法已用于识别与癌症相关的基因，例如KRAS和BRAF，从而导致靶向治疗的发展。

*先导化合物优化：机器学习已成功应用于优化抗疟疾药物蒿甲醚，提高其药效和降低其毒性。

*虚拟筛选：机器学习模型已用于预测化合物与HIV蛋白酶的结合亲和力，缩小了潜在药物库的范围。

*药效学建模：机器学习模型已用于预测吗啡的剂量-效应关系，帮助优化止痛治疗的给药剂量和间隔时间。

结论

机器学习在有机化学中的应用为药物发现和靶点识别领域带来了变革。通过利用机器学习算法来筛选化合物、识别靶点、优化先导化合物和预测药效学性质，研究人员能够加快新药开发流程，提高药物有效性和安全性，并最终改善患者预后。随着机器学习技术和计算能力的不断进步，我们预计这些应用将在未来几年继续蓬勃发展。第五部分材料设计和化学合成关键词关键要点【材料设计和化学合成】

1.开发新型催化剂和反应物，以提高化学合成的选择性和效率。

2.利用机器学习算法优化合成路线，减少中间步骤和副产物。

3.预测反应产物的性质和活性，指导材料设计和合成。

高通量实验设计

1.使用机器学习算法设计和解释高通量实验数据，缩小材料发现和优化空间。

2.迭代执行实验，逐步优化材料性能，提高材料开发效率。

3.探索新材料体系，推动材料科学和技术的前沿。

虚拟筛选

1.使用机器学习模型在分子数据库中筛选潜在的候选材料和反应物。

2.节省时间和资源，筛选出最适合特定应用的材料和合成路线。

3.发现新颖的材料和反应，为材料设计和化学合成开辟新途径。

逆合成规划

1.利用机器学习算法从目标分子逆向推导出可能的合成路线。

2.提供多个合成方案，让化学家可以选择最合适的路线。

3.促进合成策略的创新，提高有机分子的合成效率和产率。

反应预测

1.使用机器学习模型预测化学反应的产物、产率和反应速率。

2.指导化学家优化反应条件，实现高选择性和转化率。

3.探索反应机制，深入理解化学反应的奥秘。

分子表示

1.开发新颖的分子表示方法，有效捕获分子的结构、性质和反应性信息。

2.促进机器学习算法对分子数据的理解和处理。

3.扩展机器学习在材料设计和化学合成中的应用范围。材料设计和化学合成中的机器学习

在有机化学领域中，机器学习在材料设计和化学合成的应用日益广泛，为化学家们提供了强大的工具来加速新材料的发现和优化合成路线。

材料设计

机器学习算法可用于预测和设计具有特定性质的新型有机材料。通过训练算法基于现有材料数据集来识别结构-性质关系，化学家们可以生成候选材料，这些候选材料具有所需的光学、电子或力学性能。

例如：

*研究人员利用机器学习模型预测了具有高导电性的有机半导体的分子结构。

*算法已被用于设计具有增强光吸收能力的新型太阳能电池材料。

*机器学习辅助材料筛选已加速了用于柔性电子器件的新型聚合物的发现。

化学合成

机器学习还可用于优化化学合成路线，预测反应产率、选择性和反应条件。算法通过分析反应数据库来学习化学反应模式，从而能够建议最佳的反应条件并识别潜在的副产物。

例如：

*机器学习模型已被用来预测药物分子的反应产率，从而优化合成过程并减少不良反应。

*算法已被用于设计多步合成路线，以最大程度地提高目标分子的产率和纯度。

*机器学习辅助化学合成已实现了复杂有机化合物的自动化合成。

具体应用

*预测反应产率：机器学习模型可根据反应物的结构和反应条件预测反应的产率。这使得化学家们能够在实验之前筛选反应并选择最有可能产生所需产物的反应条件。

*选择性控制：算法可用于预测反应的选择性，即反应生成特定产物的程度。这有助于化学家们设计反应条件以最大程度地减少副产物的形成。

*反应条件优化：机器学习模型可用于确定最佳的反应条件，例如温度、溶剂和催化剂。这使得化学家们能够优化反应过程并最大程度地提高产率。

*新反应发现：算法可用于发现新的化学反应，这是以前通过传统方法难以发现的。这为化学家们提供了合成新分子和探索新化学空间的可能性。

*材料筛选：机器学习可用于筛选大量材料并识别具有所需性质的候选材料。这加快了新材料的发现过程并减少了实验成本。

优势

*自动化和效率：机器学习算法可自动化材料设计和化学合成过程，从而节省时间和资源。

*预测能力：算法能够根据有限的数据做出准确的预测，这有助于指导实验决策。

*数据驱动：机器学习模型从数据中学习，随着新数据的可用性，它们可以持续改进并提高预测精度。

*可解释性：一些机器学习模型可解释，这使得化学家们能够了解算法的决策过程并建立对合成过程的更深入理解。

挑战

*数据可用性：机器学习模型的性能取决于训练数据集的大小和质量。在某些情况下，可能没有足够的数据来训练准确的模型。

*算法选择：选择最适合特定任务的机器学习算法至关重要。不同的算法具有不同的优势和劣势，必须根据具体应用进行评估。

*可解释性：某些机器学习模型可能是黑盒模型，难以解释其决策过程。这可能会给化学家们理解和信任模型的预测带来挑战。

未来发展

机器学习在有机化学中的应用有望继续增长，随着算法和计算能力的不断进步。未来的研究方向可能包括：

*开发更准确和可解释的机器学习模型

*将机器学习与其他计算方法相结合，例如量子化学

*利用机器学习自动化复杂的多步合成过程

*发现完全由机器学习设计的新颖分子和材料第六部分有机反应机理解析关键词关键要点【反应机理预测】

1.利用机器学习算法预测有机反应的反应机理，包括生成物分布、过渡态结构和反应路径。

2.能够处理复杂分子和多步反应，提高机理理解的准确性和效率。

3.协助科学家设计实验和探索新的反应途径，加快新材料和药物的发现。

【反应预测】

有机反应机理解析

机器学习在有机化学中的一大应用领域是有机反应机理解析。通过分析反应物、产物和反应条件等数据，机器学习模型可以深入了解反应机理，预测反应产率和选择性。

反应路径建模

机器学习模型可以预测反应路径，即反应物转化为产物的中间步骤序列。这可以通过分析训练集中的反应数据来实现，其中包括反应物、产物、过渡态结构和反应条件。模型学习反应路径上的关键特征，例如涉及的键断裂和形成、过渡态的几何构型以及反应能垒。

反应能垒预测

反应能垒是反应物转化为产物所需的能量差。机器学习模型可以预测反应能垒，从而有助于理解反応的热力学和动力学。这对于设计更高效、选择性更强的反应至关重要。

反应产率和选择性预测

机器学习模型可以预测反应产率和选择性，即特定产物的形成量和相对丰度。这可以通过分析训练集中的反应产物分布数据来实现。模型学习反应条件（如温度、溶剂和催化剂）对产率和选择性的影响，并据此进行预测。

反应条件优化

机器学习模型可用于优化反应条件，以提高产率和选择性。通过分析反应条件和反应产物的训练集数据，模型可以识别关键变量（如温度、溶剂和催化剂）对反应结果的影响。然后，模型可以优化这些变量，以找到产生最佳产率和选择性的条件。

催化剂设计

机器学习可用于设计新催化剂，以提高反应效率和选择性。通过分析催化剂结构和反应性数据的训练集，模型可以识别关键结构特征（如金属中心、配体和活性位点）对催化剂性能的影响。然后，模型可以设计具有优化结构特征的新催化剂，以实现预期的催化活性。

案例研究

预测烯烃复分解反应的反应路径

一项研究利用机器学习模型预测了一系列烯烃复分解反应的反应路径。模型分析了反应物和产物的结构、反应能垒和过渡态几何构型的数据。该模型成功地预测了反应的正确路径，包括各中间体的顺序和反应能垒。

优化Diels-Alder反应的反应条件

另一项研究利用机器学习模型优化了Diels-Alder反应的反应条件。模型分析了反应条件（如温度、溶剂和催化剂）和反应产物分布的数据。该模型确定了温度和催化剂对产率和选择性的影响，并优化了这些变量，以获得更高的产率和选择性。

设计新型钯催化交叉偶联反应催化剂

一项研究利用机器学习模型设计了一种新型的钯催化交叉偶联反应催化剂。模型分析了催化剂结构和反应性数据的训练集。该模型识别了催化剂结构中的关键特征，这些特征与高催化活性相关。然后，模型设计了具有优化结构特征的新催化剂，该催化剂显示出更高的催化活性。

结论

机器学习在有机反应机理解析中的应用开辟了探索反应机理、预测反应产率和选择性以及优化反应条件的新途径。通过分析反应数据和学习关键变量之间的关系，机器学习模型为有机化学家提供了深入了解反应机理和设计更有效和选择性反应的强大工具。随着机器学习技术的不断发展，预计在有机反应机理解析领域将出现更多令人兴奋的应用。第七部分化学反应热力学和动力学研究关键词关键要点【化学反应热力学和动力学研究】：

1.热力学数据预测：机器学习模型可以利用实验数据或计算模拟结果预测化学反应的热力学性质，如吉布斯自由能、焓变和熵变。这有助于预测反应的可行性和产品分布。

2.动力学常数估计：机器学习算法可以从反应时间序列数据中估计反应速率常数，包括速率常数、活化能和频率因子。这对于了解反应机理和预测反应速率至关重要。

【反应路径和过渡态分析】：

化学反应热力学和动力学研究

简介

了解化学反应的热力学和动力学性质对于有机化学至关重要，它可以预测反应的可行性、反应速率以及反应机制。机器学习(ML)方法在这些领域的应用为研究人员提供了强大的工具，可以深入了解复杂的化学过程。

热力学研究

ML模型可用于预测反应的吉布斯自由能变化(ΔG°)，这提供了反应自发性的热力学度量。例如，研究人员使用支持向量机(SVM)模型预测了超过100,000个有机反应的ΔG°值，平均绝对误差仅为0.27kcal/mol。此类模型可用于：

*筛选潜在的反应合成目标分子

*优化反应条件以提高产率

*预测反应产物的分布

动力学研究

ML模型还可以研究化学反应的动力学，预测反应速率常数(k)和反应机理。例如，递归神经网络(RNN)模型已被用于预测超过100,000个有机反应的k值，平均相对误差低于10%。此类模型可用于：

*理解反应机制

*优化反应条件以加快反应速率

*设计催化剂以提高反应效率

具体应用

化学反应预测

ML模型可用于预测不同反应物和试剂的反应结果。例如，研究人员使用深度学习模型预测了超过100万个反应的产物，准确率高达90%以上。此类模型可用于：

*设计新的合成路线

*发现新反应

*优化反应条件以获得目标产物

催化剂设计

ML方法可用于设计新的催化剂，以提高反应速率和选择性。例如，研究人员使用遗传算法优化催化剂结构，以最大化目标反应的催化活性。此类方法可用于：

*开发更有效和更具选择性的催化剂

*减少催化剂开发中的实验成本和时间

*探索新催化材料和机制

反应机理解析

ML模型可用于分析反应数据并推断反应机理。例如，研究人员使用贝叶斯网络模型从反应速率数据中推断出超过100个有机反应的机理。此类模型可用于：

*了解复杂反应的详细步骤

*识别反应中的关键中间体和过渡态

*提出和测试新的机理假设

展望

ML在有机化学热力学和动力学研究中的应用正在迅速发展。随着计算能力和算法的不断进步，ML模型将变得更加强大和通用。未来，ML有望在以下领域发挥关键作用：

*预测和解释复杂反应的性质

*设计新的反应和催化剂以满足特定需求

*加速新材料和药物的发现第八部分有机化合物的自动合成与优化关键词关键要点有机反应路径预测

1.利用机器学习算法，预测有机反应的产物分布和反应速率。

2.缩短实验周期，指导化学家优化反应条件，提高产率和选择性。

3.发现新的反应路径，拓展合成可行性，加速药物研发和材料科学。

合成路线规划

1.根据目标分子，生成多种合成路线，并评估每个路线的效率和成本。

2.考虑试剂的可用性、反应条件和环境影响，优化合成过程。

3.结合绿色化学原则，设计可持续且具有成本效益的合成路线。

分子设计

1.探索化学空间，设计具有特定性质或功能的新型有机化合物。

2.利用生成模型，生成具有类似结构或生物活性的分子，扩大候选分子的多样性。

3.预测分子的物理化学性质，指导实验验证和优化分子结构。

活性位点识别

1.分析蛋白质-配体相互作用，识别配体与蛋白质活性位点的结合方式。

2.结合分子对接和机器学习算法，确定配体的最佳构象，提高药物结合亲和力。

3.为药物设计和靶向治疗提供重要见解，加速新药研发进程。

反应性预测

1.预测有机化合物的反应性，评估它们在不同条件下的反应趋势。

2.识别反应的潜在产物和副产物，指导化学家选择适当的反应条件。

3.提高化学反应的可预测性，增强对有机化学过程的理解和控制。

化合物特性预测

1.利用机器学习模型，预测有机化合物的理化特性，如溶解度、沸点、蒸汽压等。

2.辅助材料科学和药物开发，指导材料选择、优化药物配制和提高药物稳定性。

3.节省实验成本和时间，加快新材料和药物的发现和开发进程。有机化合物的自动合成与优化

机器学习在有机化学中的应用之一是自动化有机化合物的合成和优化。这涉及使用