中国科学院上海药物研究所郑明月团队近期在《自然-机器智能》期刊发表了一项重要研究成果。他们开发了一种名为ReactSeq的新型化学反应描述语言，该语言能够编码化学反应中的分子编辑操作，显著提升了自然语言处理模型在化学领域的应用效果。

　　在化学与药物研发领域，化学语言模型(CLMs)正逐渐兴起。这类模型通常使用SMILES等分子线性编码来表示分子结构，但这些传统编码方式存在明显局限。它们无法准确描述化学反应过程中原子和键的动态变化，这严重制约了语言模型在反应预测等关键任务中的应用表现。

　　ReactSeq语言通过定义分子编辑操作(MEO)有效解决了上述问题。该语言从产物结构出发，通过化学键断裂、原子电荷变化等操作逆向推导反应物分子。这种方法不仅确保了预测结果的准确性，还大大增强了模型的可解释性。研究显示，ReactSeq在不改变现有模型架构的情况下，就能使逆合成预测达到最先进的性能水平。

　　这项技术的优势还体现在多个方面。ReactSeq能够编码人类专家的提示指令，显著提升模型性能并探索新反应。同时，该语言构建的反应表示方法可以自然区分反应类型，为相似反应检索、收率预测等下游任务提供了可靠支持。这项研究为化学领域人工智能基础模型的开发开辟了新思路，推动了该领域的技术进步。

　　全新反应描述语言可编码化学反应中分子编辑操作

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