摘要
本发明公开一种基于KAN网络的分子对接评分函数优化方法及系统,属于人工智能药物发现技术领域;一种基于KAN网络的分子对接评分函数优化方法包括:从公共数据库中收集分子对接数据;预处理分子对接数据,提取分子bSASA特征和分子Vina特征;基于分子bSASA特征和分子Vina特征构建数据集,并划分为训练集、验证集和测试集;利用训练集训练基于KAN网络的结合亲和力回归模型,得到对接评分函数,并使用验证集去评估对接评分函数,得到拥有最优对接评分函数的基于KAN网络的结合亲和力回归模型;使用拥有最优对接评分函数的基于KAN网络的结合亲和力回归模型,对测试集进行蛋白质与配体小分子间的结合亲和力预测。
技术关键词
函数优化方法
亲和力
分子
网络
配体
训练集
药物发现技术
连续物理量
非线性
皮尔逊相关系数
数据收集模块
通信接口
模型训练模块
网格特征
计算机存储介质
样本
数据处理模块
系统为您推荐了相关专利信息
中药
配药
双通道神经网络
管理系统
同态加密技术
事件检测方法
事件检测模型
融合特征
多模态
动态
中央空调节能系统
人工智能模型
能效
功耗
数据分析模块
智能化监测方法
关键监测参数
数字孪生模型
耦合分析技术
周边环境信息
风电储能设备
海浪
冲击特征
多模态注意力
温度累积效应