[发明专利]基于深度强化学习的蛋白降解靶向嵌合体连接物生成方法在审
| 申请号： | 202111473384.5 | 申请日： | 2021-12-02 |
| 公开（公告）号： | CN114171125A | 公开（公告）日： | 2022-03-11 |
| 发明（设计）人： | 杨跃东;谭游海;郑双佳;戴凌雪 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G16B40/20 | 分类号： | G16B40/20;G16B50/30;G16B15/30;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 禹小明 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度强化学习的蛋白降解靶向嵌合体连接物生成方法，包括步骤如下：使用数据增强方法扩充构建的ZINC数据集和PROTAC数据集，将得到的第一ZINC数据集和第一PROTAC数据集作为监督训练集；构建Transformer模型，并设置训练步数、网络层数、注意力层数和优化器参数；使用第一ZINC数据集训练Transformer模型，使用目标函数和反向传播算法训练更新Transformer模型；使用第一PROTAC数据集训练更新后的Transformer模型，将Transformer模型迁移至PROTAC目标域上，得到Prior先验模型；将片段对SMILES输入Prior先验模型进行批量生成，对生成PROTAC使用打分函数打分，引入强化学习的策略梯度算法，更新Agent模型；重复至PROTAC打分不再提升或者达到训练步数；利用更新后的Agent模型在给定片段对的情况下实现大规模生成符合预期属性的蛋白降解靶向嵌合体连接物。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 强化 学习 蛋白 降解 靶向 嵌合体 接物 生成 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中山大学，未经中山大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202111473384.5/，转载请声明来源钻瓜专利网。
