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申请/专利权人：西安交通大学医学院第一附属医院
摘要：本发明公开了一种基于自回归式模型的药物设计方法，属于药物设计技术领域。该方法包括：将子词分词算法应用于生物学文本处理，对数据集中的蛋白质与配体信息进行训练，得到蛋白质和配体的分词器，并在此基础上构建自回归模型的分词器；处理并转化数据集中的原始数据为适用于自回归模型的文本形式，再通过所得分词器进行编码，构建自回归模型所需的训练数据集；利用训练数据集训练自回归模型，使其能理解配体的SMILES表示，并学习蛋白质与配体之间的相互作用模式；利用训练过的自回归模型生成预测的配体数据，并通过化学信息工具进行后处理，以获得具有具体化学结构的候选配体；对得到的候选配体进行评估和优化，以确定有潜力成为有效药物的候选分子。
主权项：1.一种基于自回归式模型的药物设计方法，其特征在于，包括如下步骤：获取配体数据集和蛋白配体数据集，使用子词分词算法对数据集中的蛋白质与配体信息进行训练，利用蛋白质信息训练得到蛋白质的分词器，利用配体信息训练得到配体的分词器；并利用蛋白质的分词器与配体的分词器构建自回归模型的分词器；处理并转化数据集中的原始数据为适用于自回归模型的文本形式，再通过自回归模型的分词器进行编码，以构建自回归模型所需的训练数据集；利用构建好的训练数据集对自回归模型进行训练，使其能理解并学习蛋白质与配体之间的相互作用模式；利用训练后的自回归模型生成预测的配体数据，并通过化学信息工具进行后处理，以获得具有化学结构的候选配体；对得到的候选配体进行评估和优化，利用化学或生物信息工具进行结构优化和活性预测，以确定有潜力成为有效药物的候选分子。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安交通大学医学院第一附属医院 一种基于自回归式模型的药物设计方法
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