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申请/专利权人：重庆大学

摘要：本发明涉及一种基于分子片段化学空间解构的分子定向智能生成方法，根据分子生成任务需求建立分子性能评估模型，对已有分子数据库进行评估，筛选出其中性能较为优异的分子组成初始优异分子集合；利用BRICS技术将集合中的分子拆分为骨架集和装饰物集，然后基于集合中的分子结构碎片进行重组，生成新分子结构，对新分子进行评估、筛选，得到基于分子重组生成的第一代优异分子库Gen‑MR；将Gen‑MR中的分子继续拆分为新的骨架集和装饰物集，借助训练好的化学空间模型从原始碎片库快速定位每个保留碎片的相似物，从而扩充新碎片集合，并继续组装骨架‑装饰物，同样地对分子进行评估、筛选，得到基于化学空间搜索生成的优异分子库。

主权项：1.一种基于分子片段化学空间解构的分子定向智能生成方法，其特征在于：包括如下步骤：S1：采集有机物分子，对采集的数据进行预处理剔除无效分子，形成可用分子结构数据库，对可用分子结构数据库中的分子使用给定药物潜力评价指标IDP进行评价，将IDP大于阈值的分子作为初始优异分子集群Gen0，利用BRICS拆分方法将Gen0中的分子拆分碎片，所有碎片中的大碎片构成骨架集，所有碎片中的小碎片构成装饰物集；S2：基于骨架集和饰物集中所有碎片进行重组生成新分子结构，对所有新分子结构使用给定药物潜力评价指标IDP进行评估、筛选出IDP大于预设值的分子结构作为第一代优异分子库Gen-MR；将所有碎片输入训练好的SOM得到聚类后的若干分子骨架子空间和若干装饰物子空间；S3：利用BRICS拆分方法将Gen-MR中的分子拆分为新碎片，所有新碎片中的新大碎片构成新骨架集，所有碎片中的新小碎片构成新装饰物集，将所有新碎片输入训练好的SOM得到聚类后的若干新分子骨架子空间和若干新装饰物子空间；随机选择一个新分子骨架子空间中的一新大碎片，搜索若干分子骨架子空间，将与新大碎片的相似大碎片放入该新大碎片的新分子骨架子空间中，遍历所有新分子骨架子空间中的每个新大碎片，得到若干最新分子骨架子空间；采用与得到若干最新分子骨架子空间相同的方法得到若干最新装饰物子空间；S4：基于最新分子骨架子空间和最新装饰物子空间中所有最新碎片进行重组生成最新分子结构，对所有最新分子结构使用IDP进行评估、筛选出IDP大于预设值的最新分子结构作为优异分子库Gen-CSS。

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百度查询： 重庆大学 一种基于分子片段化学空间解构的分子定向智能生成方法