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本发明公布了一种基于多任务胶囊自编码器神经网络的全新分子生成方法,利用自编码器框架,建立了包括编码器、多任务胶囊分类器和解码器的全新分子生成模型。该方法将药物分子表示为SMILES(简化分子线性输入规范),标记目标性质标签,通过训练阶段学习已知药物分子的特征,得到训练模型;通过重构阶段,利用训练模型重构分子;通过生成阶段,利用训练模型生成分子,这些生成的分子同时具备设定的多种目标性质,同时生成的分子中具有大量的新分子与新骨架。本发明可用于药物或化合物等多种分子的生成,通过一次训练即可学习已知药物的特征和性质,从而进行同时满足所需物理、化学和生物性质的分子生成。采用本发明生成的分子有效性更高,性质更为优异。
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