摘要
本发明公开了一种用于药物设计的溶剂化自由能迁移预测方法及装置,该方法首先进行数据分析,统计分子结构、溶剂化自由能分布等信息;然后生成分子描述符:包括用于描述分子结构的初始描述符和经过图注意力网络生成的特征向量;随后搭建前馈神经网络并调节模型超参数和参数,实现溶剂化自由能模拟数据的准确预测;使用高斯过程模型,根据特征向量,预测溶剂化自由能模拟—实验值误差;最后实现使用溶质溶剂分子SMILES预测未知分子溶剂化自由能真实值的目的。该方法能够在实验数据数量不足的情况下建立溶剂化自由能混合预测模型,为后续药物高通量筛选设计提供建议。
技术关键词
分子
注意力
描述符
前馈神经网络
矩阵
数据
模型超参数
药物高通量筛选
混合预测模型
样本
特征数
基团
代表
分割算法
估计误差
传播算法
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机器学习辅助
预测评估方法
传感器
构建卷积神经网络
主成分分析法
功率分配方法
燃料电池输出功率
因子
驾驶状态识别
模糊C聚类
检测水果
水果识别方法
识别系统
图像输入设备
特征提取模型
验证方法
规则集
语义特征
异构数据处理技术
节点