一种针对分子构象优化任务的等变神经网络模型

本公开提供一种针对分子构象优化任务的等变神经网络模型。包括四个步骤：第一步、给定一个分子图，使用开源的生物信息学工具RDKit获取其对应的低质量构象；第二步、使用编码器将该低质量构象编码到隐空间；第三步、使用由Wasserstein梯度流驱动的等变Transformer架构来最小化一个基于原子潜在混合模型的能量函数从而对该低质量构象进行优化；第四步、使用解码器来从隐空间中解码出最终的基态构象即最稳定的分子构象。相较于此前的方法，本发明提出的方法在显著改善模型可解释性的同时可以大幅提高获取分子基态构象的准确性和效率。