AiZynthFinder 开源项目教程

项目介绍

AiZynthFinder 是一个用于逆合成规划的工具。其默认算法基于蒙特卡洛树搜索，通过递归地将分子分解为可购买的起始物质。树搜索由一个策略指导，该策略利用神经网络，该网络在已知反应模板库上进行训练，以建议可能的起始物质。

项目快速启动

环境准备

首先，激活环境并安装包：

conda activate aizynth-env
python -m pip install aizynthfinder[all]

使用示例

安装完成后，可以使用以下命令运行 AiZynthFinder：

aizynthcli --config config_local.yml --smiles smiles.txt

应用案例和最佳实践

案例一：合成 Amenamevir

AiZynthFinder 可以显示合成 Amenamevir 的第一条建议路线。通过 GUI 界面，用户可以直观地看到合成路径和所需的起始物质。

最佳实践

• 数据准备：确保有足够的起始物质库存文件和训练好的神经网络策略。
• 参数调整：根据具体需求调整配置文件中的参数，以优化搜索结果。

典型生态项目

ASKCOS

ASKCOS 是一个类似的逆合成工具，其 Tree builder 模块与 AiZynthFinder 的算法相似。尽管扩展策略和搜索树的构建方式不同，ASKCOS 也是一个强大的逆合成规划工具。

LillyMol

LillyMol 是另一个开源代码，使用穷举搜索方法。虽然与 AiZynthFinder 的算法不同，但它也提供了一种不同的逆合成规划方法。

通过这些生态项目，用户可以更全面地理解和应用逆合成规划技术。