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Elsevier
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Reaxys

Accélérer les projets de synthèse avec Reaxys Predictive Retrosynthesis

Reaxys Predictive Retrosynthesis est un outil qui révèle instantanément les itinéraires publiés et prédits par l'IA en utilisant les données fiables de Reaxys et les informations sur la disponibilité commerciale. Explorez des voies prêtes à l'emploi, diversifiées et durables pour concevoir en toute confiance et accélérer vos projets. Allez plus loin, plus vite avec la rétrosynthèse prédictive de Reaxys.

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Shot of a scientist solving equations on a glass screen in a laboratory
Lonza case study for Reaxys Predictive Retrosynthesis

La division Small Molecules de Lonza prouve que la rétrosynthèse prédictive Reaxys offre des voies d'accès plus courtes et plus efficaces

Télécharger l'étude de cas de Lonza

Des voies de synthèse pour des molécules nouvelles et connues à portée de main

Close-up of chemistry apparatus

Optimiser le temps de laboratoire en accédant à diverses voies de synthèse et à des conditions de réaction détaillées. Reaxys s'appuie sur un vaste corpus de connaissances en chimie pour fournir.. :

  1. Des prédictions alimentées par l'IA et basées sur plus de 420 000 règles d'experts, reflétant la chimie du monde réel

  2. Procédures expérimentales de plus de 70 millions de réactions pour chaque étape de la synthèse dans une vue unique et unifiée, permettant une planification pas à pas

  3. 150 millions de matériaux de départ disponibles dans le commerce sont utilisés comme points finaux, ce qui rend les itinéraires faciles à transporter au laboratoire

Combinez votre expertise en chimie avec un outil interactif

Group of scientists brainstorming in a lab

Les modèles d'IA peuvent optimiser les paramètres pour la génération d'idées, ou vous pouvez personnaliser les itinéraires à l'aide d'options avancées :

  • Contrôlez la sélectivité grâce à des stratégies chimiques, régiosélectives et stéréosélectives intégrées.

  • Guidez la rétrosynthèse en sélectionnant les liaisons à rompre ou à protéger et les intermédiaires à inclure ou à exclure.

  • Découvrez des déconnexions innovantes grâce à la conception d'itinéraires modifiables et personnalisables.

  • Soyez écologique et réduisez les coûts en définissant les prix des blocs de construction et les longueurs maximales des itinéraires.

Répondre aux exigences uniques de votre projet de synthèse

Chemists looking at a molecule model

Concevoir des itinéraires de synthèse plus rapidement et plus intelligemment grâce à une technologie innovante. Avec la rétrosynthèse prédictive de Reaxys :

  • Choisissez parmi les modèles d'Iktos et de Pending AI pour générer des itinéraires diversifiés et robustes en quelques minutes.

  • Protégez votre recherche - des requêtes aux résultats en passant par la propriété intellectuelle - dans l'environnement sécurisé de Reaxys.

  • Utilisez l'API pour intégrer de manière transparente des modèles prédictifs dans votre écosystème chimique.

Ce qu'en disent les utilisateurs

"Alors que l'IA continue de façonner l'avenir de la recherche scientifique, nous sommes convaincus que Reaxys offre la technologie de rétrosynthèse la plus avancée qui soit." - Colin Sambrook Smith, directeur des sciences computationnelles et de l'informatique, Sygnature Discovery (Lire le communiqué de presse.)

"Reaxys a surpassé pratiquement tous les autres outils grâce à la combinaison de la qualité [de la prédiction] et de la qualité de la référence." - Bart Herle, Senior Scientist, Boehringer Ingelheim (Voir la présentation de la journée mondiale des utilisateurs de Reaxys)

"Le fait que ce programme [Reaxys Predictive Retrosynthesis] puisse, en quelque sorte, éliminer un préjugé que nous aurions pu avoir pour cette molécule et nous donner quelque chose de nouveau est en fait très intéressant. Et même s'il rencontre des problèmes à un moment donné, nous pouvons en fait utiliser la capacité de construire un itinéraire sur mesure pour le guider vers un itinéraire avec lequel nous sommes plus à l'aise et dont nous pensons qu'il peut potentiellement réussir." - Moritz Classen, Carreira Research Group, ETH Zurich (Voir la présentation.)