虚拟分子筛选系统、方法、电子设备及计算机可读存储介质技术方案

本申请涉及一种虚拟分子筛选系统、方法、电子设备及计算机可读存储介质。该系统包括主动学习调度器、分子评估替代模型、分子挑选模块、分子评估模块、以及分子推荐模块，通过模块化的整体构架设计思路，将分子评估、分子挑选及分子评估替代模型分开，由主动学习调度器来实现各个模块的过程串接与接口统一，从而使得分子评估、分子挑选以及分子评估替代模型的选择均可与整个分子筛选过程解耦，方便能实现各个模块功能的扩展与集成，以迭代的方式从虚拟分子库中挑选合适的分子训练下一个分子评估替代模型，相较于对整个虚拟分子库中所有分子进行历遍筛选，能够更快更准确的挑选出大部分符合要求的虚拟分子，加快分子筛选速度，有效节省算力。节省算力。节省算力。

【技术实现步骤摘要】
虚拟分子筛选系统、方法、电子设备及计算机可读存储介质


[0001]本申请涉及分子设计
，尤其涉及一种虚拟分子筛选系统、方法、电子设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]基于分子结构的虚拟筛选已经被广泛应用于药物发现的早期阶段，其作用是在一个较大规模的虚拟分子库中选出可与目标蛋白质相结合的潜在虚拟分子。
[0003]在相关技术中，常用的虚拟筛选算法会针对虚拟分子与目标蛋白质的相互作用进行评估，得到分数高的虚拟分子意味着更有潜力成为候选分子，进而进入下一阶段的开发。一般地，更大的虚拟分子库能够获得更好的筛选结果，但是，通常一个虚拟分子库中的虚拟分子的数量都是10亿级单位，需要的算力十分巨大，并且针对不同虚拟分子库，计算开销会进一步增加。此外，针对分子评估的算法多种多样，各种算法的参数优化和应用适配会为分子设计带来麻烦，需要解决。

技术实现思路

[0004]为解决或部分解决相关技术中存在的问题，本申请提供一种虚拟分子筛选系统、方法、电子设备及计算机可读存储介质，能够提供一种基于主动学习的大规模分子加速虚拟筛选系本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种虚拟分子筛选系统，其特征在于，所述系统包括主动学习调度器、分子评估替代模型、分子挑选模块、分子评估模块、以及分子推荐模块，其中：所述主动学习调度器用于根据预设的循环运行逻辑调度所述分子评估替代模型、所述分子挑选模块、以及所述分子评估模块按照迭代调度顺序执行各自功能；所述分子评估模块，用于对预设虚拟分子库中满足第一评估条件的第一虚拟分子进行评估，得到每个所述第一虚拟分子的分数，针对每个所述第一虚拟分子生成分数
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分子对；所述分子评估替代模型，用于接收所述分子评估模型发送的至少一个分数
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分子对，采用所述至少一个分数
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分子对进行自训练，并在训练结束后对所述预设虚拟分子库中的虚拟分子进行评估，得到所有虚拟分子的预测分数值；所述分子挑选模块，用于根据所述分数
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分子对和/或所述预测分数值从预设虚拟分子库中挑选第二虚拟分子，将所述第二虚拟分子作为所述第一虚拟分子返回至所述分子评估模块，循环执行所述分子评估模块和所述分子评估替代模型的分子评估过程，直至被所述分子评估模块评估过的虚拟分子的总数满足循环终止条件；所述分子推荐模块，用于从所有经过所述分子评估模块评估的虚拟分子中确定目标虚拟分子。2.根据权利要求1所述的分子筛选系统，其特征在于，所述分子评估模块在用于对预设虚拟分子库中满足第一评估条件的第一虚拟分子进行评估，得到每个所述第一虚拟分子的分数，针对每个所述第一虚拟分子生成分数
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分子对时，用于：在分子评估模块第一次对虚拟分子进行评估时，从预设虚拟分子库中随机选择第一数量的虚拟分子作为第一虚拟分子，对所述第一虚拟分子进行评估，得到每个所述第一虚拟分子的分数，针对每个所述第一虚拟分子生成分数
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分子对；在分子评估模块非第一次对虚拟分子进行评估时，接收分子挑选模块发送的第二虚拟分子，将所述第二虚拟分子作为第一虚拟分子，对所述第一虚拟分子进行评估，得到每个所述第一虚拟分子的分数，针对每个所述第一虚拟分子生成分数
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分子对。3.根据权利要求1所述的分子筛选系统，其特征在于，所述分子评估替代模型还用于：根据所述预测分数值和所述分子评估模块对所述第一虚拟分子评估得到的第一虚拟分子的分数对所述分子评估替代模型进行更新，以使所述分子评估替代模型对所述第一虚拟分子评估得到的预测分数值与所述分子评估模型对所述第一虚拟分子评估得到的分数值的差值的绝对值降低。4.根据权利要求1所述的分子筛选系统，其在于，所述分子挑选模块在根据所述分数
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分子对和/或所述预测分数值从预设虚拟分子库中挑选第二虚拟分子时，用于：将预设虚拟分子库中的所述预测分数值高于预设阈值的第二数量的虚拟分子作为第二虚拟分子；和/或根据所述分数
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分子对从预设虚拟分子库中随机挑选第二数量的所述分子评估模型没有评估过的虚拟分子作为第二虚拟分子。5.根据权利要求1所述的分子筛选系统，其特征在于，所述虚拟分子筛选系统还包括：策略信息配置模块，用于存放所述主动学习调度器的调度参数、所述分子评估替代模型的特征提取参数和训...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡建星，吴楚楠，徐旻，庞丽雪，
申请(专利权)人：深圳晶泰科技有限公司，
类型：发明
国别省市：