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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于无模板的分子多步逆合成预测方法和装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117292763B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311315687.3，技术领域涉及：G16C20/50；该发明授权一种基于无模板的分子多步逆合成预测方法和装置是由吴健;胡朝文;曹政;郑波;徐红霞设计研发完成，并于2023-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于无模板的分子多步逆合成预测方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于无模板的分子多步逆合成预测方法和装置，包括获取包括原子字符串和键特征矩阵的药物分子数据，药物分子数据对应的反应物数据，组成训练数据；构建无模板的单步逆合成模型，利用训练数据对单步逆合成模型进行参数优化，利用优化后的单步逆合成模型进行多步逆合成，同时还可以给定一个具体目标药物分子，使用Retro*搜索算法进行多步逆合成，其中多步逆合成中的扩展步骤使用基于无模板的单步逆合成模型retroformer。这样做能够提供更精准的预测，外加在更大的反应空间中进行推理，达到更广的覆盖率以及更强的解释性。

本发明授权一种基于无模板的分子多步逆合成预测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于无模板的分子多步逆合成预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取包括原子字符串和键特征矩阵的药物分子数据，药物分子数据对应的反应物数据，组成训练数据； 构建无模板的单步逆合成模型，包括编码模块、反应中心检测模块以及解码模块，编码模块采用全局注意力头对药物分子数据进行全局编码，同时采用局部注意力头对药物分子数据中每个原子的一跳邻域原子进行局部编码，综合全局编码结果和局域编码结果作为总编码结果，反应中心检测模块基于总编码结果预测反应中心原子，解码模块采用全局注意力头对重编码结果进行全局解码，同时采用局部注意力头对每个原子的一跳邻域反应中心原子进行局域解码，综合全局解码结果和局域解码结果的总解码结果作为反应物预测结果； 所述反应中心检测模块中，采用全连接层分别针对原子和键进行反应中心的预测，用公式表示为： Prcsi＝σFFNatomhi Prceij＝σFFNbondAij 其中，hi和Aij分别表示编码模块最后一编码成输出的第i个原子si的总编码结果和第i个原子与第j个原子之间键eij的键特征矩阵，FFNatomhi表示对hi进行全连接操作，FFNbondAij表示对Aij进行全连接操作，σ·表示softmax操作，Prcsi和Prceij分别表示对si和eij的预测结果； 依据预测结果Prcsi和Prceij预测反应中心原子，包括：如果存在一个反应性的键，即Prceijβ，并且原子本身也是反应性的，即Prcsiβ，则认为原子si是反应中心原子，β为预设阈值； 利用训练数据对单步逆合成模型进行参数优化，利用优化后的单步逆合成模型进行多步逆合成。

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