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【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能,尤其涉及一种分子文件信息处理方法、系统、终端及计算机可读存储介质。
技术介绍
1、在将计算机技术应用到化学和生物领域时,研究人员通常需要处理大量的分子文件信息,以进行深入的分析和建模。这些分子文件信息包含了有关分子的关键信息,包括其结构、性质等。
2、近年来,随着深度学习和人工智能技术的快速发展,研究人员开始探索如何利用这些技术来更好地理解和预测化学反应中不同分子之间的相互作用以及反应产率。具体而言,深度学习已经应用于分子领域,以推断化学反应中相关分子(如配体、催化剂等)与反应产率之间的关系。这种应用包括对分子特征的学习,以了解它们如何影响反应的结果。
3、然而,以往的研究在这一领域存在一些限制,主要包括:
4、二维结构数据:以往的研究主要集中在处理分子的二维结构数据,包括原子之间的连接关系和特征向量等;虽然这些数据对于理解分子的结构和性质非常重要,但它们往往无法提供关于分子的三维结构和原子坐标的详细信息,这在某些情况下可能限制了对反应机理的深入理解。
5、手动微调:以往的研究中,研究人员通常需要进行手动微调,以生成不同类型的反应数据集,这种过程耗时且容易出现人为误差,降低了研究的效率。
6、例如,有人研究在实验中进行了反应相关分子数据的排列,以生成包含分子二维信息图的反应数据集,这一过程需要研究人员的干预和手动操作,可能会引入主观性和不一致性,限制了研究的可重复性和扩展性。
7、因此,现有技术还有待于改进和发展。
【技术保护点】
1.一种分子文件信息处理方法,其特征在于,所述分子文件信息处理方法包括:
2.根据权利要求1所述的分子文件信息处理方法,其特征在于,每个反应包括所有的反应分子类别,所述反应分子类别包括卤化物、催化剂、配体和添加剂,通过排列组合不同类分子生成不同的化学反应。
3.根据权利要求1所述的分子文件信息处理方法,其特征在于,所述读取每个SDF文件具体为通过Python的Rdkit库读取每个SDF文件。
4.根据权利要求1所述的分子文件信息处理方法,其特征在于,所述在三维上,按顺序读取SDF文件内指定区域内的文本,并进行分割,提取出分子中每个原子的三维坐标以及原子的原子序数,得到三维结构信息,之后还包括:
5.根据权利要求1所述的分子文件信息处理方法,其特征在于,所述在二维上,将SDF文件转化为Smiles表达式,并提取出原子属性向量、原子之间的连接关系和边的特征向量,得到二维结构信息,具体为:
6.根据权利要求1或5所述的分子文件信息处理方法,其特征在于,所述在二维上,将SDF文件转化为Smiles表达式,并提取出原子属性向量、原
7.根据权利要求1所述的分子文件信息处理方法,其特征在于,所述目标数据集为二维和三维分子反应数据集。
8.一种分子文件信息处理系统,其特征在于,所述分子文件信息处理系统包括:
9.一种终端,其特征在于,所述终端包括:存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的分子文件信息处理程序,所述分子文件信息处理程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的分子文件信息处理方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质存储有分子文件信息处理程序,所述分子文件信息处理程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的分子文件信息处理方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种分子文件信息处理方法,其特征在于,所述分子文件信息处理方法包括:
2.根据权利要求1所述的分子文件信息处理方法,其特征在于,每个反应包括所有的反应分子类别,所述反应分子类别包括卤化物、催化剂、配体和添加剂,通过排列组合不同类分子生成不同的化学反应。
3.根据权利要求1所述的分子文件信息处理方法,其特征在于,所述读取每个sdf文件具体为通过python的rdkit库读取每个sdf文件。
4.根据权利要求1所述的分子文件信息处理方法,其特征在于,所述在三维上,按顺序读取sdf文件内指定区域内的文本,并进行分割,提取出分子中每个原子的三维坐标以及原子的原子序数,得到三维结构信息,之后还包括:
5.根据权利要求1所述的分子文件信息处理方法,其特征在于,所述在二维上,将sdf文件转化为smiles表达式,并提取出原子属性向量、原子之间的连接关系和边的特征向量,得到二维结构信息,具体为:
【专利技术属性】
技术研发人员:陈哲棠,吴红艳,蔡云鹏,
申请(专利权)人:中国科学院深圳先进技术研究院,
类型:发明
国别省市:
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