【技术实现步骤摘要】
本申请涉及深度学习和分子生成，具体地，涉及目标分子的衍生分子及其生成方法、系统及计算机产品。
技术介绍
1、铁载体分子(siderophores)是一类由微生物产生的小分子有机化合物，对铁离子具有极高的亲和力，能够从环境中螯合出铁离子并将其运输到细胞内。作为一种特殊的天然产物，铁载体不仅在微生物中铁的获取和运输中发挥关键作用，还表现出显著的抗菌活性，为开发新型抗生素和药物提供了新的途径。
2、然而，目前已知的铁载体种类仍然较少，分子结构也呈现出多样且复杂的特点，这极大地限制了对铁载体功能和应用潜力的研究。因此，挖掘和探索潜在的新铁载体，对于扩展铁载体的应用范围、以及开发新型药物方面都具有重要意义。潜在铁载体的发现主要依赖于实验室中的生物化学实验，这种方法不仅耗时耗力，而且成本高昂，且高度依赖于专家的专业知识和直觉，由于化学空间离散且广阔，全面搜索所有可能的分子结构变得不切实际。此外，目前也未见有基于深度学习的铁载体分子发现方法。
技术实现思路
1、为了至少解决现有问题的至少之一...
【技术保护点】
1.一种目标分子的衍生分子生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分子生成模型是通过如下方式训练获得的：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述编码器选自Transformer，所述解码器选自Matrix LSTM。
4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述训练进一步包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预处理包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S2步骤包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述递归...
【技术特征摘要】
1.一种目标分子的衍生分子生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分子生成模型是通过如下方式训练获得的：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述编码器选自transformer，所述解码器选自matrix lstm。
4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述训练进一步包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预处理包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述s2步骤包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述递归生成的字符满足下列任一条件，作为目标分子的衍生分子标准表达范式：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，包括：对所述目标分子的衍生分子标准表达范式进行分子结构生成。
9....
【专利技术属性】
技术研发人员：黄勇，王宝勖，
申请(专利权)人：合肥综合性国家科学中心大健康研究院，
类型：发明
国别省市：
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