[发明专利]药物分子筛选方法及系统

权利要求书

1.一种药物分子筛选方法，其特征在于，包括：

获取待筛选的药物分子；

基于所述药物分子的分子式，获取分子定向信息描述符；其中，所述分子定向信息描述符为表征所述药物分子的分子键特征的多个一维向量组成；

使用预先训练好的分类模型，对所述分子定向信息描述符进行处理，得到分子性质分类结果。

2.根据权利要求1所述的药物分子筛选方法，其特征在于，获取分子定向信息描述符包括：以初始分子键为起点，沿着一个固定方向进行分子信息采集，并对采集过的分子键进行信息更新。

3.根据权利要求1所述的药物分子筛选方法，其特征在于，所述预先训练好的分类模型采用1DCNN网络级联了多个卷积层、多个最大池化层和多个丢弃层。

4.根据权利要求3所述的药物分子筛选方法，其特征在于，所述分子定向信息描述符首先被输入到两个一维卷积层的级联中，以tanh函数进行激活；在最后一层丢弃层输出后，经过展平层，输入至两层全连接层，经过keras分类器对分子性质进行分类。

5.根据权利要求4所述的药物分子筛选方法，其特征在于，在展平层前嵌入自注意力模块用于捕获分子结构中的关键信息，提高关键信息在分子特性分类过程中的比重。

6.根据权利要求5所述的药物分子筛选方法，其特征在于，第一层全连接层神经元个数为540，激活函数为relu函数，第二层神经元个数为2，激活函数为softmax函数；第二层全连接层用于二分类操作，最终输出分子性质每个类别的分类概率。

7.一种药物分子筛选系统，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待筛选的药物分子；

转换模块，用于基于所述药物分子的分子式，获取分子定向信息描述符；其中，所述分子定向信息描述符为表征所述药物分子的分子键特征的多个一维向量组成；

分类模块，用于使用预先训练好的分类模型，对所述分子定向信息描述符进行处理，得到分子性质分类结果。

8.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，实现如权利要求1-6任一项所述的药物分子筛选方法。

9.一种计算机程序产品，其特征在于，包括计算机程序，所述计算机程序当在一个或多个处理器上运行时，用于实现如权利要求1-6任一项所述的药物分子筛选方法。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器以及计算机程序；其中，处理器与存储器连接，计算机程序被存储在存储器中，当电子设备运行时，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以使电子设备执行实现如权利要求1-6任一项所述的药物分子筛选方法的指令。