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泉源:考研咨询指导,作者: 商标局盘问,:

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研究职员首先使用 80 个电子缺陷杂环与 59 个 sp?-富集羧酸,在迷你化的 HTE 平台上建设了 13,490 条 Minisci-型反应数据。随后基于这些数据训练图神经网络,用于展望反应产率与二元反应效果。研究职员再将 125 个 MAGL hit 分子与 211 个羧酸片断组合天生 26,375 个虚拟化合物,通过“机械学习筛选漏斗”举行多维度优化,包括模板对接与 2D/3D 评分、反应可合成性展望、要害 ADME 性子展望(LogD、消融度、P-gp 渗透性、PAMPA)。优先级最高的 34 个分子进入 HTE 条件筛选,最终 14 个乐成放大合成并进入生物活性测试与晶体结构研究。比上月增添了约20%的乐成率。

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