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一种结合领域知识的药物分子生成方法

摘要

本发明涉及药物表示学习领域,具体涉及一种结合领域知识的药物分子生成方法,包括利用构象搜索算法获得分子3D构象,从而获得分子空间信息,利用分子空间信息增强分子的初始表示;利用优化后的谱聚类算法以及优化后的CH聚类评价指标获取分子的分子划分结果;根据分子的增强表示和分子划分结果,利用图卷积神经网络对其编码获得其隐空间嵌入表示,即分别为全局图表示和局部子图表示;利用互信息最大化机制优化全局图表示和局部子图表示,得到富含空间信息和子结构信息的分子表示,并应用于下游分子生成任务;本发明有助于捕捉到分子的空间和结构信息,同时能更好地服务于基于深度学习的药物发现领域相关任务。

著录项

  • 公开/公告号CN115410659A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-11-29

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 重庆邮电大学;

    申请/专利号CN202211061498.3

  • 发明设计人 刘群;刘茂涛;龚旭;田紫伊;李敏;

    申请日2022-09-01

  • 分类号G16C20/50;G16C20/70;G06N3/04;G06N3/08;

  • 代理机构重庆辉腾律师事务所;

  • 代理人王诗思

  • 地址 400065 重庆市南岸区南山街道崇文路2号

  • 入库时间 2023-06-19 17:46:50

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-11-29

    公开

    发明专利申请公布

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