用于逆合成预测的多流网络

发布时间：2024-06-03 16:05:49 栏目：精选知识

导读 逆合成旨在预测一组用于生产给定分子的反应物，这在生物化学领域起着重要作用，例如分子途径设计和药物发现。大多数现有方法仅受益于一种信...

逆合成旨在预测一组用于生产给定分子的反应物，这在生物化学领域起着重要作用，例如分子途径设计和药物发现。大多数现有方法仅受益于一种信息，而不是进一步考虑分子信息的不同方面。



为了解决这个问题，由领导的研究小组于 2024年4月15日在 高等教育出版社和施普林格·自然联合出版的《计算机科学前沿》上发表了他们的新研究。 该团队提出了一种用于逆合成预测的多流网络，通过使用分子的SMILES和ECFPs描述符从多个角度描述分子。MSNR由三个主要模块组成：(i)并行CNN和文本CNN，以独热编码后的ECFPs和SMILES作为输入以产生深度特征。(ii)通过融合ECFPs和SMILES两种深度特征设计组合表示，为分子表示提供了深入的视角。 (iii) 实施了三个密集分类器来预测分子反应物的概率，分别利用不同流提取的深度特征作为分子表征。通过融合这些具有不同权重的多流预测结果，该模型得出最终的逆合成预测。