概览
RxnMapper 是一种基于模型的化学反应表示原子映射资源。其 README 介绍了由 ALBERT 模型学习的映射信息；该模型在大型反应数据集上以无监督方式训练。文档描述的任务是在输入反应中建立原子对应关系，而不是根据反应物预测产物。因此，它适用于反应已表示为 SMILES 的反应数据准备或分析工作流。
Python 接口通过 RXNMapper 及其 get_attention_guided_atom_maps 方法接收反应 SMILES 列表。结果包含 mapped_rxn 中的原子映射反应，以及数值型 confidence 值。示例展示了反应物一侧的混合物和产物结构，并在反应各部分之间分配原子标识符。单独的 BatchedMapper 接口可自动处理批次，并提供映射字符串或包含映射信息的字典。
文档将基本映射功能描述为适用于有效的反应 SMILES。对于批处理，README 说明了不抛出异常的错误处理方式：遇到无效示例时会返回 >> 或空字典，而不是抛出异常。因此，下游处理应将这些回退输出与可用映射区分开来。来源摘录并未说明置信度校准情况、特定化学领域的准确度或处理吞吐量。仓库还链接了论文、浏览器演示和数据位置；代码许可证不应被视为单独托管的数据、模型权重或服务的条款依据。
主要功能
- 基于在化学反应上无监督训练的 ALBERT 模型，利用注意力机制引导原子映射。
- Python 映射接口接收反应 SMILES 列表，并返回 `mapped_rxn` 和 `confidence` 字段。
- 通过 `BatchedMapper` 自动处理批次，并可配置 `batch_size`。
- 提供独立的批处理方法，分别返回映射后的反应字符串和包含映射信息的字典。
- 文档所述的批处理错误处理方式：遇到无效反应时返回 `>>` 或空字典，而不抛出异常。
使用场景
- 拟议评估：为需要反应物—产物原子对应关系的下游化学信息学分析，准备带原子映射的反应记录。
- 拟议评估：对反应集合进行批处理，并在进一步分析前将映射失败的记录与可用输出分开。
- 拟议评估：将返回的映射和置信度值与目标化学领域中经专家核查的反应进行比较，但不预设这些分数已经过校准。
使用方式
- 阅读官方 README，确认输入格式，并选择基本接口或批处理接口。演示页面提供了尝试该资源的另一种途径。
- 在适当的 Python 环境中，按照 README 中的 pip 或源码安装说明操作。如果已经可以使用 RDKit，则可省略其 RDKit 附加项；来源摘录没有说明兼容性范围。
- 准备一小组有效的反应 SMILES，其中包含给定的反应物和产物结构。先从预期原子对应关系可以独立检查的记录开始。
- 使用
RXNMapper和get_attention_guided_atom_maps，然后检查返回的mapped_rxn和confidence字段。若要自动处理批次，请选择BatchedMapper，并根据所需输出格式使用map_reactions或map_reactions_with_info。 - 在下游使用前，检查批处理结果中是否包含
>>或空字典。作为拟议评估步骤，可将映射与整理过的示例进行比较；如需了解科学背景，请参阅关联论文。