G2GT: Retrosynthesis Prediction with Graph-to-Graph Attention Neural Network and Self-Training

计算机科学 回顾性分析 图形 训练集 人工智能 机器学习 推论 自编码 数据挖掘 分子图 数据采样 人工神经网络 理论计算机科学 全合成 有机化学 化学
作者
Zaiyun Lin,Shiqiu Yin,Lei Shi,Wenbiao Zhou,Yingsheng Zhang
出处
期刊:Journal of Chemical Information and Modeling [American Chemical Society]
卷期号:63 (7): 1894-1905 被引量:13
标识
DOI:10.1021/acs.jcim.2c01302
摘要

Retrosynthesis prediction, the task of identifying reactant molecules that can be used to synthesize product molecules, is a fundamental challenge in organic chemistry and related fields. To address this challenge, we propose a novel graph-to-graph transformation model, G2GT. The model is built on the standard transformer structure and utilizes graph encoders and decoders. Additionally, we demonstrate the effectiveness of self-training, a data augmentation technique that utilizes unlabeled molecular data, in improving the performance of the model. To further enhance diversity, we propose a weak ensemble method, inspired by reaction-type labels and ensemble learning. This method incorporates beam search, nucleus sampling, and top-k sampling to improve inference diversity. A simple ranking algorithm is employed to retrieve the final top-10 results. We achieved new state-of-the-art results on both the USPTO-50K data set, with a top-1 accuracy of 54%, and the larger more challenging USPTO-Full data set, with a top-1 accuracy of 49.3% and competitive top-10 results. Our model can also be generalized to all other graph-to-graph transformation tasks. Data and code are available at https://github.com/Anonnoname/G2GT_2.
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