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标题：
OCS-TGBM：基于拓扑数据分析和LightGBM的有机化学合成智能分析
作者：
郭彦辉、彭立超、李紫馨、秦梦恩、薛娇、蔡云、杨晓辉
摘要
有机合成在药物研发中得到了广泛的应用。智能预测与分析高通量偶联反应收率是近年来国内外研究的热点之一有机合成。然而，现有的方法侧重于智能预测，而不是研究和解释反应条件与产率之间的内在关系。为了解决这个问题，智能分析有机结合拓扑数据分析（TDA）和光梯度提升机（LightGBM）的化学合成模型，命名为OCS-TGBM，旨在深入探讨反应条件与产率之间的内在关系，以及获得高产率的反应条件和组合。为了进一步提高OCS-TGBM的性能模型中，引入了分层分集采样策略。实验结果表明，OCS-TGBM模型是在分析和预测高通量有机化学品反应性能方面优于其他方法合成。为反应系统的优化设计和评价反应条件，从而大大加快了药物的发现和开发过程。
