基于深度学习的药物分子生成方法
基本信息
| 申请号 | CN201910818097.X | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN110534164A | 公开（公告）日 | 2019-12-03 |
| 申请公布号 | CN110534164A | 申请公布日 | 2019-12-03 |
| 分类号 | G16C20/50;G16C20/70 | 分类 | 物理 |
| 发明人 | 邓代国;洪晓彬;雷曾荣;艾海涛 | 申请（专利权）人 | 广州费米子科技有限责任公司 |
| 代理机构 | - | 代理人 | - |
| 地址 | 510335 广东省广州市海珠区会展南五路1号5号1005自编之二 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明是一种基于深度学习的药物分子生成方法，采用循环神经网络作为学习和生成药物分子的神经网络模型。该方法通过预训练阶段学习已知的类药分子的语法和特征，得到预训练模型；通过迁移训练阶段，使用预训练模型，学习某个具体靶点的药物分子的特征，得到迁移训练模型；通过生成阶段，利用迁移训练模型生成分子数据，这些生成的分子数据与迁移学习学习的分子数据，具备类似的活性、类药性、可合成性，同时这些生成的分子数据具有大量新的分子和新的骨架。 |
