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Prediction of Multicomponent Reaction Yields Using machine learning

Chinese Journal of Chemistry 2021年第12期39卷 3231-3237页

作者： Xing-Yong Zhu Chuan-Kun Ran Ming Wen Gui-Ling Guo Yuan Liu Li-Li Liao Yi-Zhou Li Meng-Long Li Da-Gang Yu Key Laboratory of Green Chemistry&Technology of Ministry of Education College of ChemistrySichuan UniversityChengduSichuan 610064China College of Cybersecurity Sichuan UniversityChengduSichuan 610064China Beijing National Laboratory for Molecular Sciences Beijing 100190China

Prediction of reaction yields using machine learning(ML)can help chemists select high-yielding reactions and provide prior experience before wet-lab experimenting to improve ***,the exploration of a multicomponent organic reaction features many complex variables and limited number of experimental data,which are challenging for the application of ***,we perform yield prediction for the synthesis of 2-oxazolidones via Cu-catalyzed radical-type oxy-alkylation of allylamines and herteroaryl-methylamines with CO_(2),which is a three-component *** physicochemical descriptors as features to launch ML modelling,we find that XGBoost shows significantly improved performance over linear models and these features are effective for the yield ***,out-of-sample prediction indicates the application potential of the *** study demonstrates great potential of regression-modelling-based ML in organic synthesis even with complex factors and a general small size of reaction data,which are generated from the classical research pattern of method for the inquiry of multicomponent reactions.

关键词： machine,learning Yield prediction Radical reactions Density functional calculations Multicomponent reactions

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