[发明专利]基于量子卷积神经网络的药物结合能预测方法在审
| 申请号： | 202210833333.7 | 申请日： | 2022-07-15 |
| 公开（公告）号： | CN116153390A | 公开（公告）日： | 2023-05-23 |
| 发明（设计）人： | 何俊杰 | 申请（专利权）人： | 上海图灵智算量子科技有限公司;图灵智算量子科技（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G16B15/30 | 分类号： | G16B15/30;G16B40/00;G16C20/70;G06N3/04;G06N3/08;G06N10/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 201203 上海*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于量子卷积神经网络的药物结合能预测方法，属于量子计算技术领域。该方法将药物分子序列数据、蛋白质序列数据及蛋白质结合口袋序列数据编码为对应的第一量子态、第二量子态、第三量子态，并将上述第一量子态、第二量子态、第三量子态输入至量子卷积神经网络中进行特征提取后融合，测量得到融合特征，从而可预测得到结合能对应的最优值。因为本发明的输入中增加了包含蛋白质分子局部特征的蛋白质结合口袋，因此在量子卷积神经网络特征提取过程中，根据蛋白质结合口袋的重要理化特征，可以更加准确地提取特征，使得药物结合能的预测值更加准确。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 量子 卷积 神经网络 药物 结合能 预测 方法 | ||
【主权项】：
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