在有机化学领域 ，最大的挑战莫过于摸索可靠的合成路线，在设计各种复杂的逆合成方案的同时，还要兼顾已完成步骤、可完成步骤以及可用的起始原料。科技飞速发展下，人工智能技术正为化学合成注入新的活力，展现出巨大潜力。
SYNTHIA™是默克Sigma-Aldrich推出的逆合成软件，前身为 “Chematica”，能够设计可反推至商用起始原料的合成路线。软件由有机化学家和计算机科学家历经十多年设计，采用基于默克反应规则数据库的精细算法。该数据库目前已包含10万多种手动编码的反应规则，并且仍在不断扩大。
利用这个逆合成计划软件，我们可根据要求来成功设计和计划合成目标分子的路线。
- 选择要进行的逆向合成分析类型以及来自已知和未知化合物的靶标分子。
- 自定义搜索参数：设置价格阈值、保护基团首选项、评分功能、停止条件等选项。
- 直接链接到带有价格信息的市售和已知起始材料，并/或包含您的自定义库存（专利申请中）。
- 通过查看详细的分子结构或图形来轻松地筛选、分类、比较和分析定制路线，并找到最具成本效益的化学目标合成路线。
这里，小编将从Synthia的操作方法和其他可选逆合成工具两方面进行详细叙述。
Synthia操作方法
我们可以在synthia官网注册账号，并获取软件的使用权限。参加线上体验活动，可以获得免费试用账号和专业工程师的指导。
具体步骤
①定义目标分子：使用Synthia时，我们第一步需要输入目标化合物的分子结构。支持手动绘制或文件导入。软件支持多种常见的化学结构文件格式，方便我们进行操作，且有三种模式供我们选择。
②设置搜索条件：根据自己的需求，我们可以自定义搜索条件。例如，可以设置反应步数的限制、起始物料的选择范围、反应类型的偏好等。
③进行逆合成分析：设置搜索条件后，点击“分析”按钮即可启动逆合成分析。软件将基于内置反应规则库，将目标分子逆向分解为可行的起始原料，并生成潜在合成路线。结果提供多种可视化呈现方案，我们可根据分析需求或偏好进行选择。
④查看和评估合成路线：分析完成后，软件将呈现一系列候选合成路线。我们可查阅每条路线的详细信息，涵盖反应步骤、所需起始原料及可能的副产物等。同时，软件还会对每条路线进行评估，给出一些评价指标，如路线的可行性、成本、效率等。我们可综合评估信息，筛选最优合成路径。
⑤优化和调整路线：若对软件生成的合成路线不满意，我们可进一步优化和调整：通过调整搜索条件或手动编辑反应路径（如增删步骤），以获得更符合需求的合成方案。
其他可选逆合成工具
1、摩熵化学MolAid
摩熵化学是一个国产化学数据库，其收录了1.7亿个化合物，且数据量持续更新增长；摩熵化学反应数据库拥有7000万条反应数据，该平台的核心功能之一是物质逆合成检索，它一种从产物（目标分子）出发，逆向推导出可能的合成路径和原料的方法。这种方法通过逆向思维，将复杂的合成问题分解为一系列相对简单的步骤，从而找到最优的合成路线。仅需简单的五步操作，就可以对一个化合物追本溯源，同时提供反应的条件，产率等信息。提供路线说明信息，包括其反应描述以及参考文献，点击参考文献即可参看相应内容。不仅提供一条最优逆合成路线，还会有多条备选合成路线，供我们选择和评估。极大地提升了化学家设计分子合成的效率和准确性。
2、SciFinderⁿ
SciFinderⁿ 中的 Retrosynthesis Planner 工具可以为目标分子提供自动化的合成路线设计方案。SciFinderⁿ 拥有庞大的化学反应数据库，包括实验室验证过的反应、文献和专利，这使得其逆合成分析结果具备高度的可靠性。我们可以根据自身的需求，调整或优化合成路线。例如，在反应条件或原料限制的情况下，SciFinderⁿ 能够根据我们的输入实时调整路线设计。该工具不仅提供一条最优路线，还会生成多条备选路线，供我们选择和评估。这种多样性为化学家提供了更多的灵活性。
3.、Reaxys
Reaxys Predictive Retrosynthesis推出了其预测性逆合成分析工具。它结合了文献中的反应数据和先进的算法，能够为目标分子提供精准的逆合成路线建议。Reaxys 拥有数百万条文献和专利数据，涵盖了有机化学、药物化学和材料化学的各个领域。因此，该工具不仅能够生成合理的合成路线，还能为每一步的反应提供相关的文献支持。Reaxys 采用先进的机器学习技术，能够根据历史反应数据自动生成合成路线，并且随着数据库的不断扩充，其预测结果的准确性和多样性也在提升。无论是初学者还是经验丰富的化学家，Reaxys Predictive Retrosynthesis 都能够为复杂分子设计提供有力的支持。
4、IBM RXN for Chemistry
IBM RXN for Chemistry 是 IBM 开发的基于人工智能的在线化学合成预测平台。它结合了深度学习和神经网络技术，能够自动为目标分子生成合成路线，广泛应用于有机合成和药物化学。与传统的基于规则的逆合成分析工具不同，IBM RXN 利用深度学习模型进行反应预测。通过对数百万条化学反应数据进行训练，AI 能够在分子层面捕捉复杂的反应模式。IBM RXN 是一个开放的平台，用户可以免费注册并使用其基本功能。这对于学生和中小型实验室非常友好，提供了无成本的逆合成分析工具。该工具能够在几秒钟内生成合成方案，我们可以通过简单的分子式输入获得即时的反馈结果。
5、Graph2Edits
这是一个基于图神经网络的逆合成预测模型，它通过学习反应转化规则来进行逆合成预测。Graph2Edits的设计策略增强了模型的合理性和可解释性，表现出较高的预测性能，并在复杂反应中具有较高的适用性 。
6、Retro*
这是一个基于神经的类A算法，用于逆合成设计。Retro能够有效地找到高质量的合成路线，并且在基准USPTO数据集上的实验表明，它在成功率和解决方案质量方面均优于现有的最新技术 。
总结
逆合成分析网站极大地方便了化学家设计复杂分子合成路线。这些工具利用大数据和人工智能（AI）技术，不仅提升了设计效率，也拓宽了化学家基于文献和实验的知识边界。无论是 Reaxys、SciFinderⁿ 等传统平台，还是 SYNTHIA、摩熵化学MolAid、IBM RXN、Graph2Edits 等创新工具，都为化学家提供了强大支持，推动了有机合成与药物化学的快速发展。
未来，随着计算能力和数据的持续增强，这些工具将变得更智能、精准，甚至有望自动生成最优实验条件，从而加速化学合成的自动化与智能化进程。
