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申请/专利权人：中国石油大学(华东)
申请日：2024-05-29
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118262828A
主分类号：G16C20/50
分类号：G16C20/50;G16C20/70;G16B15/30;G16B40/00;G06N3/0455;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/048
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明属于分子生成技术领域，特别涉及基于结构的创新型多尺度生成模型。PSA‑MolGen模型利用卷积神经网络提取分子的三维结构特征和蛋白质配体的相互作用信息。然后，引入PSA模块，PSA模块可捕捉分子和蛋白质配体特征的局部和全局通道注意力，从而融合多尺度空间信息。此外，加载预先训练的模型可以迁移到三维空间中任意目标特异性分子的生成中，利用概率设置的迁移学习算法适应各种基于结构的分子设计任务。结果表明，PSA‑MolGen模型可以设计出具有理想特性的分子，包括与特定蛋白质的高结合亲和力和良好的药物特性，类似先导药物的特性。
主权项：1.基于结构的创新型多尺度生成模型，其特征在于，该模型为PSA-MolGen，PSA-MolGen模型包括三维卷积编码器和基于LSTM的字幕解码器，所述三维卷积编码器包括药物编码器和复合编码器；所述药物编码器用于获取药物分子通道中的药物信息，即药物分子的3D结构信息和特征信息，所述复合编码器用于从复合物通道中的蛋白-配体复合物中提取分子间相互作用信息，即蛋白-配体复合物中的3D分子间相互作用信息；所述基于LSTM的字幕解码器用于解析药物编码器和复合编码器处理后的信息，并从头生成SMILES字符串序列。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国石油大学(华东) 基于结构的创新型多尺度生成模型
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