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农业工程学报 2025年

作者：袁洪波周焕笛霍静倩张金林程曼河北农业大学机电工程学院河北农业大学植物保护学院

近年来，深度学习模型在农药发现和从头分子设计方面取得了显著进展。然而目前用于农药分子设计的深度生成模型中，基于骨架的分子生成模型较少。并且基于骨架的分子生成方法面临着生成分子质量和多样性不足的挑战。为此，该研究提出了... 详细信息

近年来，深度学习模型在农药发现和从头分子设计方面取得了显著进展。然而目前用于农药分子设计的深度生成模型中，基于骨架的分子生成模型较少。并且基于骨架的分子生成方法面临着生成分子质量和多样性不足的挑战。为此，该研究提出了一种基于骨架结构的循环神经网络模型(multi head attention-recurrent neural network,MHA-RNN)，首先生成简化分子线性输入规范（simplified molecular input line entry system,SMILES）格式的分子骨架，然后对骨架进行装饰以生成新的分子。试验结果表明，模型生成的分子在有效性、新颖性和唯一性方面分别达到了97.18%、99.87%和100.00%。此外，生成分子在脂水分配系数（logarithm of partition coefficient,LogP）、拓扑极性表面积（topological polar surface area,TPSA）、相对分子质量（molecular weight,MW）、类药性（quantitative estimate of drug-likeness,QED）、氢键受体（hydrogen bond acceptor,HBA）、氢键供体（hydrogen bond donor,HBD）、旋转键数（rotatable bonds,RotB）等性质上的分布与现有分子高度相似，研究结果为农药新药研发提供了技术支持与参考。

关键词：农药研发分子生成分子骨架循环神经网络注意力机制

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融合图神经网络、门控循环单元与注意力机制的分子性质预测方法

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河北农业大学学报 2024年第6期47卷 40-46,61页

作者：随海燕袁洪波周焕笛赵欢霍静倩程曼河北农业大学机电工程学院河北保定 071001 沧州渤海新区黄骅市农业农村发展局河北沧州 062550 河北农业大学植物保护学院河北保定 071001

分子性质预测在药物研发等领域具有广泛的应用,虽然目前已经开始尝试利用图神经网络等方法来进行分子性质预测,但是仍然存在着难以处理大规模分子图和信息传播的局限.针对这一问题,本文构建了一种融合图神经网络、门控循环单元和注意力... 详细信息

分子性质预测在药物研发等领域具有广泛的应用,虽然目前已经开始尝试利用图神经网络等方法来进行分子性质预测,但是仍然存在着难以处理大规模分子图和信息传播的局限.针对这一问题,本文构建了一种融合图神经网络、门控循环单元和注意力机制的网络模型(Gated recurrent unit-attention-convolutional graph neural networks,GAGCN)用于分子性质的预测.该模型通过图神经网络(Graph neural network,GNN)对分子图进行表示学习,利用节点之间的连接和信息传播来捕捉分子的结构特征;使用门控循环单元(Gated recurrent unit,GRU)对分子序列进行建模,从而捕捉分子序列中的时序信息,通过门控机制自适应地选择保留或丢弃序列中的信息.最后通过注意力机制自适应地学习不同特征之间的权重,将GNN和GRU进行融合,从而使模型可以充分利用分子的结构和序列信息,以提高分子性质预测的准确性.试验结果表明该模型对于LogP的预测精度MSE、MAE和R2 分别达到了 0.001 0、0.011 6 和 0.999 3.本文提出的模型为新农药、新兽药的研发提供了技术支持和参考.

关键词：药物研发分子性质预测图神经网络门控循环单元注意力机制

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