一种基于三维构象增强的无模版分子逆合成方法

本发明公开了一种基于三维构象增强的无模版分子逆合成方法，旨在提高逆合成预测的准确性和泛化能力。本发明融合1D SMILES序列与3D构象信息，解决1D‑3D表示对齐和空间信息有效利用的挑战。方法采用Atom‑align Fusion模块保持原子标记与3D表示的对齐，并引入Distance‑weighted Attention机制，通过分子空间结构优化注意力分配。此外，结合SMILES对齐、数据增强（随机原子排列、根原子对齐）与注意力引导损失，进一步提升模型的预测能力。本发明无需依赖模板库或分子编辑工具，在USPTO‑50k数据集上取得显著的Top‑k准确率提升，超越现有无模板方法，达到先进水平，尤其在复杂分子结构的逆合成预测中展现出更优的性能。