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J-GLOBAL ID：202202272066436935   整理番号：22A0147782

RetroSynX:ハイブリッド反応テンプレートとグループ寄与ベース熱力学モデルを用いたレトロ合成解析フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

RetroSynX: A retrosynthetic analysis framework using hybrid reaction templates and group contribution-based thermodynamic models

著者 (5件)： Wang Wenlong (Institute of Chemical Process Systems Engineering, School of Chemical Engineering, Dalian University of Technology, Dalian 116024, China) ,  Liu Qilei (Institute of Chemical Process Systems Engineering, School of Chemical Engineering, Dalian University of Technology, Dalian 116024, China) ,  Zhang Lei (Institute of Chemical Process Systems Engineering, School of Chemical Engineering, Dalian University of Technology, Dalian 116024, China) ,  Dong Yachao (Institute of Chemical Process Systems Engineering, School of Chemical Engineering, Dalian University of Technology, Dalian 116024, China) ,  Du Jian (Institute of Chemical Process Systems Engineering, School of Chemical Engineering, Dalian University of Technology, Dalian 116024, China)
資料名： Chemical Engineering Science  (Chemical Engineering Science)
巻： 248  号： PB  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： B0254A  ISSN： 0009-2509  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 有機合成は製薬産業において本質的な役割を果たす。薬剤合成ルート設計は,原材料を薬剤製品に変換するための重要な決定段階である。伝統的に,知識ベースの方法は,合成ルートの設計に一般的に使用される。しかし,このタイプの方法は高価で時間がかかり,合成ルートのハイスループット設計を妨げる。本論文では,ハイブリド反応テンプレートとグループ寄与(GC)ベースの熱力学モデルに基づいて,逆合成解析フレームワークを確立した。最初に,部分原子マッピングと完全原子マッピング反応テンプレートから成るハイブリッドデータベースを,文献からのよく研究された有機反応を利用して構築した。第二に,多数の仮想反応をターゲット分子に関して反応テンプレートから発生して,GC法に基づく反応熱力学モデルをタイムリーな方法でそれらの仮想反応の有効性を確認するために開発した。最後に,Breadth-First探索(BFS)アルゴリズムを用いて,熱力学的に実現可能な候補逆合成経路を探索した。この手順において,5つの評価基準を用いて,Fathead Minnow 96-hr LC_50(LC_50FM),フラッシュポイント(Fp),自然製品様スコア(NPSコア),合成アクセス可能性スコア(SASコア),および合成複雑性スコア(SCSコア)を含む候補レトロ合成経路を評価し,最適化することにより,トップランク逆合成経路を同定した。”その方法”は,Fathead Minnow 96-hr LC_50(LC_50FM),フラッシュポイント(Fp),自然製品様スコア(NPSコア),合成アクセス性スコア(SASコア),および合成複雑性スコア(SCScore)を含む。提案フレームワークを用いて,「RetroSynX」と呼ばれる逆合成解析ツールを開発した。開発したフレームワークとツールの助けを借りて,熱力学的実現可能性を考慮した合成経路を得ることができた。提案したフレームワークの実現可能性と信頼性を強調するために,アスピリン,イブプロフェンとZatoSetronを含む3つの事例研究を提示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  最適化 ,  *熱力学 ,  信頼性 ,  データベース ,  引火点 ,  *熱力学模型 ,  事例研究 ,  知識ベース ,  脂肪酸 ,  芳香族カルボン酸 ,  フェノール類 ,  カルボン酸エステル ,  ヒドロキシ酸 ,  カルボン酸 ,  芳香族化合物
準シソーラス用語： ハイスループット ,  有機合成 ,  合成経路 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 逆合成経路設計 ,  反応テンプレート ,  反応平衡定数 ,  グループ寄与法 ,  幅優先探索アルゴリズム

分類 (2件)： 反応操作(単位反応)  (XE01040I) ,  反応装置  (XE01030X)

物質索引 (2件)： アスピリン ,  イブプロフェン

タイトルに関連する用語 (5件)： テンプレート ,  グループ ,  熱力学モデル ,  レトロ合成 ,  解析フレームワーク