本文へスキップ
公式

逆合成入門スタック

独立 AiZynthFinder 環境を導入し、公開ポリシー・テンプレート・在庫ファイルで制限を明示した逆合成探索を実行します。

難易度: 中級 費用: 無料 プライバシー: ローカル ~60 分
セットアップ開始

できるようになること

  • 出典を記録したポリシー・テンプレート・在庫を準備。
  • 制限付き探索を実行し経路統計を確認。

構築するもの

範囲

AiZynthFinder 4.4.1 を専用 Python 3.11 環境で使用します。Python 要件は >=3.10,<3.13 で、RDKit の範囲は他のレシピと異なるため仮想環境を混ぜません。参照手順はローカル ONNX ポリシーと公開在庫スナップショットを使用し、ホスト型推論は使いません。モデル・テンプレート・在庫取得に接続と十分な容量が必要です。データのライセンスとファイル digest を記録します。

結果の意味

特定のポリシー、在庫、探索予算でモデルに基づく経路を提案します。solved は末端が設定在庫条件を満たす意味で、実験実証や現在の購入可能性ではありません。経路ゼロも正当な観測結果で、生成化学で補いません。時間制限は起動・取得の全時間を含まず、結果は版や探索状態で変わり得ます。

ローカル逆合成探索エンジン

AiZynthFinder

構成リソース

AiZynthFinder

ローカル逆合成探索エンジン · ==4.4.1

専用 Python 3.11 環境。公開モデル・テンプレート・在庫は追加取得が必要。

上流のライセンスとクライアント・サービスの利用条件を確認してください。

リソースを見る

互換性

クライアントOSアーキテクチャバージョン要件
Python macOS指定なし>= 3.10 <= 3.12
Python Windows指定なし>= 3.10 <= 3.12
Python Linux指定なし>= 3.10 <= 3.12

セットアップとテスト

1. Python、容量、モデルのライセンスを準備

全プラットフォーム

独立 Python 3.11、モデル・在庫の書き込み容量を用意し、取得前に上流公開データ出典を確認します。新しいデータディレクトリを使用。

公式出典

期待される結果

環境が Python >=3.10,<3.13 に適合。

2. 独立した Python 依存環境を導入

macOS

新しい作業ディレクトリで実行します。macOS/Linux 用です。Windows では別の手順を使用します。

python3.11 -m venv .venv
.venv/bin/python -m pip install aizynthfinder==4.4.1
.venv/bin/python -m pip freeze
公式出典

期待される結果

導入が完了し、解決された版を記録する。

3. 独立した Python 依存環境を導入

Linux

新しい作業ディレクトリで実行します。macOS/Linux 用です。Windows では別の手順を使用します。

python3.11 -m venv .venv
.venv/bin/python -m pip install aizynthfinder==4.4.1
.venv/bin/python -m pip freeze
公式出典

期待される結果

導入が完了し、解決された版を記録する。

4. Windows に Python 依存環境を導入

Windows

PowerShell で仮想環境のインタープリターを直接使用します。

py -3.11 -m venv .venv
.\.venv\Scripts\python.exe -m pip install aizynthfinder==4.4.1
.\.venv\Scripts\python.exe -m pip freeze
公式出典

期待される結果

導入が完了し、解決された版を記録する。

5. macOS/Linux で公開データを取得

macOS

新規 public-data を使います。上流ツールはモデル・テンプレート・在庫と config.yml を保存するため、既存データ先を指定しません。

mkdir public-data
.venv/bin/download_public_data public-data
公式出典

期待される結果

参照ファイルと config.yml が存在し、サイズと digest を記録。

6. Linux で公開データを取得

Linux

新規ディレクトリで同じ取得ツールを使用。

mkdir public-data
.venv/bin/download_public_data public-data
公式出典

期待される結果

参照データが存在。

7. Windows で公開データを取得

Windows

新しい作業先で PowerShell を使用。

mkdir public-data
.\.venv\Scripts\download_public_data.exe public-data
公式出典

期待される結果

参照データが存在。

8. 制限付き探索設定を保存

全プラットフォーム

config_local.yml として保存し、取得済みファイルの実パスに置き換えて元の config.yml を保持します。Windows は C:/work/public-data/... のような引用付きスラッシュパスを使用できます。uspto は取得済みモデルとテンプレートに対応させます。

search:
  max_transforms: 4
  iteration_limit: 50
  time_limit: 30
  exclude_target_from_stock: true
expansion:
  uspto:
    - /ABSOLUTE/PATH/public-data/uspto_model.onnx
    - /ABSOLUTE/PATH/public-data/uspto_templates.csv.gz
filter:
  uspto: /ABSOLUTE/PATH/public-data/uspto_filter_model.onnx
stock:
  zinc: /ABSOLUTE/PATH/public-data/zinc_stock.hdf5
公式出典

期待される結果

全参照ファイルが存在し探索制限が明示。

9. アスピリン探索を実行

全プラットフォーム

Windows は ..venv\Scripts\aizynthcli.exe を使用し、新しい出力先と CLI ログを保持します。

.venv/bin/aizynthcli --config config_local.yml --smiles "CC(=O)Oc1ccccc1C(=O)O" --policy uspto --stocks zinc --output aspirin-routes.json
公式出典

期待される結果

CLI が設定ポリシーと在庫を読み込み実ファイルを出力。実出力から対象、探索統計、number_of_routes、is_solved を記録。特定経路は要求せず、solved を実験可能性と同一視しない。

10. 実際の経路根拠を確認

全プラットフォーム

人による確認項目として使うか実出力を任意アシスタントへ渡します。クラウド送信はローカル限定の条件を変えます。

提供したアスピリンの AiZynthFinder 出力を確認し、実際の経路数、solved、ポリシー、在庫、探索予算を示してください。モデル提案と実験根拠を区別し、ゼロ経路なら代替経路を作らず明示してください。
公式出典

期待される結果

確認が実際の保存出力と限界に一致。

トラブルシューティング

  • Python 不適合:3.10〜3.12 を使い、本手順は 3.11 を選択。
  • 依存競合:他の RDKit 環境を変更せず新しい環境を作成。
  • 取得不足:参照ファイルをすべて確認し、新規先に再取得。config.yml だけでは不足。
  • モデル・テンプレート不一致:同じ取得データセットの組を使用。
  • 在庫不足:HDF5 の絶対パスと設定キーを確認。
  • 経路ゼロ:結果とポリシー・在庫・予算を記録し、合成を作り出さず前提を調査。
  • 対象 CPU の ONNX 不足:公式対応を確認し未検証を保持。
まだ動作しません

代替案

同じモデルと在庫を上流 notebook/UI で確認できます。文献に基づく人の経路検討は別の作業で、モデル出力を自動検証しません。