基于3D分子结构的铃木反应催化作用预测系统

基于3D分子结构的铃木反应催化作用预测系统

摘要

铃木交叉偶联反应是现代有机合成中构建碳-碳键最重要的方法之一，在药物发现和材料科学领域具有广泛应用。传统上，反应条件的优化依赖于高通量实验和化学家的经验判断，这一过程耗时且成本高昂。本研究提出了一种基于3D分子结构的几何深度学习框架，用于预测铃木反应的产率。该框架利用图神经网络（GNN）从分子的三维构象中提取空间特征，结合反应条件（催化剂、溶剂、碱）的编码信息，通过多头注意力机制实现反应产率的回归预测。我们在公开的Suzuki-Miyaura数据集上进行了系统评估，模型在随机分割测试集上实现了0.82的R²值和6.8%的RMSE，在零样本和少样本学习场景下也展现出良好的泛化能力。本文提供了完整的代码实现、数据处理流程、模型架构设计以及详细的解释说明，为化学信息学领域的反应预测研究提供了可复现的参考框架。

关键词：铃木反应；图神经网络；3D分子结构；产率预测；几何深度学习

1. 引言

1.1 研究背景与意义

铃木-宫浦偶联反应（Suzuki-Miyaura cross-coupling）是钯催化的有机硼试剂与有机卤化物之间的交叉偶联反应，由Akira Suzuki于1979年首次报道，并因此获得2010年诺贝尔化学奖。该反应具有条件温和、官能团耐受性好、硼试剂稳定且低毒等优点，已成为构建碳-碳键最可靠的工具之一。在药物化学中，超过30%的碳-碳键形成反应采用铃木偶联策略，从先导化合物优化到工艺放大阶段都有广泛应用。