分子能量差的预测方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种分子能量差的预测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括获取待预测分子的分子结构数据；根据分子结构数据获取与待预测分子匹配的全局图嵌入向量和至少一个节点嵌入向量；对全局图嵌入向量和至少一个节点嵌入向量进行迭代更新，得到更新后全局图嵌入向量和至少一个更新后节点嵌入向量；根据更新后全局图嵌入向量和至少一个更新后节点嵌入向量，预测待预测分子的能量差。本发明专利技术实施例的技术方案实现分子中原子与原子之间的差异化信息传递，以有效地捕获远程相关性，提高对分子能量差预测的准确性。对分子能量差预测的准确性。对分子能量差预测的准确性。

【技术实现步骤摘要】
分子能量差的预测方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种分子能量差的预测方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]小分子药物在人类抗击疾病的历史中，发挥了重要的作用。基于密度函数理论，可以精确计算分子的形状、反应性和能隙等各种分子特性，有助于药物发现。
[0003]已有的人工智能方法，使用经过充分验证的预训练语言模型来预测分子特性。但已有图模型通过对原子的节点嵌入向量进行求和操作实现全局卷积，以及对原子的节点嵌入向量使用1
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跳近邻信息进行更新，导致对分子能量差预测不准确。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种分子能量差的预测方法、装置、设备及存储介质，以实现分子中原子与原子之间的差异化信息传递，以有效地捕获远程相关性，提高对分子能量差预测的准确性。
[0005]根据本专利技术的一方面，提供了一种分子能量差的预测方法，包括：
[0006]获取待预测分子的分子结构数据；
[0007]根据所述分子结构数据获取与所述待预测本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种分子能量差的预测方法，其特征在于，包括：获取待预测分子的分子结构数据；根据所述分子结构数据获取与所述待预测分子匹配的全局图嵌入向量和至少一个节点嵌入向量；对所述全局图嵌入向量和所述至少一个节点嵌入向量进行迭代更新，得到更新后全局图嵌入向量和至少一个更新后节点嵌入向量；根据所述更新后全局图嵌入向量和所述至少一个更新后节点嵌入向量，预测所述待预测分子的能量差。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述分子结构数据获取与所述待预测分子匹配的全局图嵌入向量和至少一个节点嵌入向量，包括：将所述分子结构数据输入至预先训练的分子能量差预测模型；通过所述分子能量差预测模型，将所述分子结构数据表示为图数据，并添加与所述图数据匹配的虚拟全局图节点；其中，所述图数据包含至少一个节点；所述至少一个节点分别用于表示所述待预测分子的至少一个组成原子；将所述虚拟全局图节点表示为所述全局图嵌入向量，将所述至少一个节点分别表示为所述至少一个节点嵌入向量。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述全局图嵌入向量和所述至少一个节点嵌入向量进行迭代更新，得到更新后全局图嵌入向量和至少一个更新后节点嵌入向量，包括：按照所述分子能量差预测模型的预设迭代层数，对所述全局图嵌入向量和所述至少一个节点嵌入向量进行迭代更新，得到更新后全局图嵌入向量和至少一个更新后节点嵌入向量。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，按照所述分子能量差预测模型的预设迭代层数，对所述全局图嵌入向量和所述至少一个节点嵌入向量进行迭代更新，得到更新后全局图嵌入向量和至少一个更新后节点嵌入向量，包括：确定当前迭代层；在所述当前迭代层下，获取当前处理节点嵌入向量，并确定与所述当前处理节点嵌入向量匹配的至少一个近邻节点嵌入向量；根据所述当前处理节点嵌入向量、所述至少一个近邻节点嵌入向量和所述全局图嵌入向量，得到目标更新后当前处理节点嵌入向量和目标更新后全局图嵌入向量；判断在所述当前迭代层下对所述至少一个节点嵌入向量是否更新完毕，若是，获取与所述当前迭代层对应的所述目标更新后全局图嵌入向量和所述至少一个目标更新后节点嵌入向量；否则，返回执行获取当前处理节点嵌入向量的操作，直至在所述当前迭代层下对全部节点嵌入向量更新完毕。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：崔学峰，杨政和，
申请(专利权)人：联泰集群北京科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：