基于图Transformer的蛋白质-配体对接打分模型的构建方法及其系统

本发明公开了一种基于图Transformer的蛋白质‑配体对接打分模型的构建方法，包括图神经网络、基于注意力机制的多层网络和解码模块，解码模块包括MND解码模块和pKd解码模块；MND解码模块用于计算蛋白质和配体之间距离概率分布；pKd解码模块用于预测蛋白质和配体结合时的亲和力值；损失函数包括MDN损失和pKd损失，多层网络的第一层具有随着训练迭代更新的用于指示特征被保留或屏蔽的掩码向量，以蛋白质图和配体图为输入进行对接打分预测。本方案模型同时使用了MDN和pKd两个解码模块，MDN从概率分布的角度优化模型参数，而pKd模块则从结合亲和力的角度来优化模型参数，两者分别从空间关系和相互作用关系来进行对接打分，通过两者的配合可有效提升模型的综合评价能力。