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基于分子空间位置编码注意力神经网络模型的分子性质预测方法

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前景分析

成果名称：	基于分子空间位置编码注意力神经网络模型的分子性质预测方法	关键字：	预测 , 注意力 , 多头 , 原子 , 模型 , 嵌入 , 向量 , 信息 , 学习 , 性质	应用行业：	制造业
高新技术领域：	先进制造技术	所在地：	天津市	知识产权类型：	发明专利
知识产权编号：	CN202110473289.9	成果体现形式：		成果属性：
成果所处阶段：	授权	成果水平：	国内先进	研究形式：
学科分类：		战略新兴产业：	高端装备制造	课题来源：
第一完成单位名称：	天津大学	第一完成单位属性：		技术成熟度：
合作方式：	专利许可	交易价格(万)：	0.52	所属十强产业：

本发明公开了一种基于分子空间位置编码注意力神经网络模型的分子性质预测方法。该方法通过机器学习技术将分子的3D构象中的空间位置进行编码，更好的表示分子中不同位置对于子结构造成的影响以更好表征分子同时利用注意力机制的神经网络结构和门控循环网络(GRU)用来预测其化学性质。本发明充分利用了分子子结构的拓朴关系，在公开数据集上进行实验，有效提高了分子水溶性毒性亲水性等性质预测的效果，为药物分子预测提供了新的方法。