核磁谱图直接反推分子骨架：inverse-IMPRESSION在19个实验分子中解出11个
核心概要
inverse-IMPRESSION把核磁共振谱图直接映射为原子间的成键概率，用一次性预测、逐步补键和噪声多轮采样三步拼出候选结构。此前同类图方法在实验谱上准确率明显下滑，而该平台在仅含氢、碳谱信息的模拟数据上Top-1达77.8%，在19个实验分子上正确解出11个，其中包含分子量480.7 Da、nSPS为48.1的多环甾体。
深度剖析
核磁共振谱图现在可以直接反推出分子的二维连接方式，而不必先枚举大量候选结构再逐一打分。 传统计算机辅助结构解析依赖逻辑组合算法生成片段并穷举组装，候选结构随分子增大呈指数增长，排序成本高且难以全自动处理复杂分子。 在仅使用氢、碳化学位移与COSY、HSQC、HMBC相关信号的模拟测试集上，加入结构校正后的平台Top-1准确率为77.8%，Top-3为86.4%，Top-10为88.7%。
平台把成键判断拆成一次性预测、逐步补键和噪声多轮采样三个相互衔接的环节。 一次性模型同时预测全部分子内化学键，其边特征经图变换网络的消息传递后由Sigmoid层输出每对原子的成键概率，概率超过0.5即判为成键。 在仅含氢、碳谱信息的模拟数据上，一次性模型的单次预测准确率只有5.3%，但边级准确率达99.0%；逐步模型把单次预测准确率提升到49.6%，再加结构校正升至53.4%。
对输入谱图加入与实验波动相当的噪声并重复采样，可以生成候选结构集合再按一致性排序。 氮、氧、氟原子在该谱图条件下没有可用的节点与边特征，导致一次性模型把这些原子分配到错误的碳上。 逐步模型先移除涉及这些退化原子的键，再逐个亚价原子重新分配；对碳化学位移预测误差超过10 ppm的碳及其相邻杂原子再次拆键重连，使Top-1从74.2%升至77.8%。
启示与展望
演示范围是含氢、碳、氮、氧、氟且非氢原子不超过30个的分子，模拟测试集来自PubChem与ChEMBL；实验验证为19个分子，分子量143.2–608.7 g/mol，nSPS为9.6–59.2，谱图取自文献或本工作测定。
实验数据上11个成功案例的分子量跨143.2–480.7 g/mol、nSPS跨9.6–56.5，8个失败案例跨303.4–608.7 g/mol、nSPS跨18.4–59.2；杂原子超过10个时准确率降到60%以下，去除HSQC与HMBC数据后没有结构被正确解出。