Extracting structured data from organic synthesis procedures using a fine-tuned large language model.
使用微調的大型語言模型從有機合成程序中提取結構化數據。 Digit Discov 2024-08-19

這項研究強調了數據驅動和機器學習在有機化學中的重要性，特別是在將文獻中的非結構化文本轉為結構化反應數據。這對於提升反應預測和條件建議非常關鍵。研究人員微調了一個大型語言模型，從有機合成程序中提取反應信息，並依據開放反應數據庫格式化。經過微調後，模型在生成完整記錄時達到91.25%的準確率，單個數據欄位則為92.25%。研究還探討了模型的局限性及其在特定任務上的表現。 PubMed DOI

A review of large language models and autonomous agents in chemistry.
化學領域大型語言模型與自主代理的綜述。 Chem Sci 2025-01-20

大型語言模型（LLMs）在化學領域越來越重要，能協助分子設計、性質預測和合成優化。這篇綜述探討了LLMs的能力及其自動化對科學發現的影響，還提到基於LLM的自主代理，能執行文獻擷取和與自動化實驗室互動等任務。文章也涵蓋了這些代理在其他科學領域的應用，並檢視其最新發展與挑戰，如數據質量和模型可解釋性。未來建議發展更先進的多模態代理，並改善與實驗方法的合作。欲了解更多，可參 PubMed DOI

Harnessing Large Language Models to Collect and Analyze Metal-Organic Framework Property Data Set.
利用大型語言模型收集和分析金屬有機框架性質數據集。 J Am Chem Soc 2025-01-21

這項研究旨在從科學文獻中有效收集金屬有機框架（MOFs）的實驗數據，以解決稀缺數據的問題，並提升材料科學中機器學習的應用質量。研究團隊利用先進的大型語言模型，系統化提取並整理MOF數據，成功從超過40,000篇文章中彙編出詳細的合成條件和性質數據。整理後的數據庫用於分析合成條件、性質和結構之間的關係，並創建合成條件推薦系統，為優化合成策略提供實用工具，顯示實驗數據集在推進MOFs研究中的重要性。 PubMed DOI

Explainable Synthesizability Prediction of Inorganic Crystal Polymorphs using Large Language Models.
使用大型語言模型進行無機晶體多型體的可解釋合成性預測。 Angew Chem Int Ed Engl 2025-02-13

這項研究探討了機器學習在預測假想晶體結構可合成性上的應用，特別是微調過的大型語言模型（LLMs）。這些模型在訓練時使用人類可讀的結構描述，表現與傳統卷積圖神經網絡相當。透過正標籤-未標籤學習模型及結構的文本嵌入表示，預測準確性更佳。此外，LLM能生成清晰的解釋，幫助化學家理解影響合成的因素，並優化無法合成的結構，協助設計新材料。 PubMed DOI

Hierarchical Reaction Logic Enables Computational Design of Complex Peptide Syntheses.
層級反應邏輯促進複雜肽合成的計算設計。 J Am Chem Soc 2025-02-20

在電腦輔助合成規劃中，雖然有大量反應數據和先進演算法，但面對複雜目標如肽時，仍常遇挑戰。若能透過分層邏輯指導搜尋，明確指定不同階段的反應，這些演算法能在幾分鐘內設計出如萬古霉素和塞馬魯肽的合成路徑。雖然這些路徑不依賴文獻，但卻反映了人類專家的策略。這種方法結合保護基團策略和現實路徑定價，適用於固態或溶液模式，並利用C到N或N到C的肽延伸技術。 PubMed DOI

Large language model for knowledge synthesis and AI-enhanced biomanufacturing.
知識綜合與 AI 增強生物製造的大型語言模型。 Trends Biotechnol 2025-03-06

這篇評論強調大型語言模型（LLMs）在合成生物學（SynBio）教育與研究中的重要性，特別是在生物製造領域。文章比較了美國和中國的LLMs在解決SynBio問題上的表現，並探討了它們如何從非結構化數據中提取資訊、建立知識圖譜，及促進檢索增強生成。預期LLMs將提升代謝建模和工程中的設計-建造-測試-學習（DBTL）循環，並推動自動化實驗室的發展。最後，呼籲建立LLMs的基準、發展生物安全措施，並促進相關領域專家的合作。 PubMed DOI

LLM-Driven Synthesis Planning for Quantum Dot Materials Development.
基於 LLM 的量子點材料開發合成規劃。 J Chem Inf Model 2025-03-12

大型語言模型在材料科學的應用大幅推進了新材料的開發。我們提出了一個新框架，利用這些模型來優化合成特定性質的量子點材料的實驗程序。這個方法結合了合成協議生成模型和性質預測模型，並基於開源的大型語言模型進行微調，使用我們的合成數據進行訓練。過程中，首先生成針對特定性質的合成協議，然後用性質預測模型驗證其有效性。我們的實驗中產生了六種合成協議，其中三個成功改善了多項性質，顯示出我們框架在合成規劃中的有效性及多目標優化的潛力。 PubMed DOI

Large language models open new way of AI-assisted molecule design for chemists.
大型語言模型為化學家開啟了AI輔助分子設計的新途徑。 J Cheminform 2025-03-25

最近，人工智慧在分子設計上有了新進展，讓合成化學家能更輕鬆地創造特定功能的分子。雖然已有多款AI分子生成器，但使用這些工具仍需專業知識。為了解決這個問題，我們開發了ChatChemTS，一個基於大型語言模型的聊天機器人，透過簡單對話幫助設計新分子，並自動生成獎勵函數。我們的研究展示了它在設計色素和抗癌藥物方面的能力。ChatChemTS已開源，並可在GitHub上獲得，網址是 https://github.com/molecule-generator-collection/ChatChemTS。這項技術讓更多人能輕鬆使用AI進行分子設計。 PubMed DOI

Discovery, design, and engineering of enzymes based on molecular retrobiosynthesis.
基於分子逆向生物合成的酵素發現、設計與工程 mLife 2025-05-02

生物合成因為環保又精準，越來越受重視。AI的加入大幅加快了生物合成的設計和優化，尤其在合成路徑規劃和酵素工程上很有幫助。即使資料有限，大型語言模型也展現潛力。不過，AI應用還有不少挑戰，未來在藥物、綠色化學等領域會更普及，但還需要持續研究突破。 PubMed DOI

SynLlama: Generating Synthesizable Molecules and Their Analogs with Large Language Models.
SynLlama：利用大型語言模型生成可合成分子及其類似物 ArXiv 2025-05-05

作者介紹 SynLlama，一款專為小分子藥物合成路徑設計的 Llama3 微調模型。它能用常見原料和穩定反應模板，規劃出實用的合成步驟。SynLlama 資料需求低，對新原料也能應用，生成類似物和 hit expansion 表現都很優秀，是藥物化學家的實用工具。 PubMed

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