[发明专利]基于机器学习的自由能微扰网络设计方法在审
| 申请号： | 202011097352.5 | 申请日： | 2020-10-14 |
| 公开（公告）号： | CN112102889A | 公开（公告）日： | 2020-12-18 |
| 发明（设计）人： | 李治鹏;温书豪;杨明俊;林志雄;邹俊杰;马健;赖力鹏 | 申请（专利权）人： | 深圳晶泰科技有限公司 |
| 主分类号： | G16C10/00 | 分类号： | G16C10/00;G16C20/50;G16B20/00;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 深圳市科吉华烽知识产权事务所(普通合伙) 44248 | 代理人： | 胡吉科 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于机器学习的自由能微扰网络设计方法，包括以下步骤：S1、准备计算所需的小分子数据集；S2、准备小分子/蛋白质输入文件；S3、利用FEP计算不同小分子对之间的△△G及std；S4、提取小分子的特征描述符；S5、准备机器学习模型所需的训练集和测试集；S6、构建机器学习模型；S7、训练机器学习模型；S8、测试集统计误差。本发明能够处理大量小分子结合自由能需要计算预测的场景，能够快速的设计出需要的微扰网络；得到的结果与std的相关性更高，进而能够有效的提高计算精度。并且随着计算的分子数量的增加，能够收集到更多的数据用于模型的训练，提高模型的泛化能力和精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 自由能 网络 设计 方法 | ||
【主权项】：
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