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一种基于分子几何结构的分子性质预测的时空门控注意模块( A spatial-temporal gated attention module for molecular property prediction based on molecular geometry )
C Li J Wang Z Niu J Yao X Zeng
动机：基于几何的药物分子的性质和特征在药物开发中对于计算化学中的虚拟筛选起着重要的作用。分子的3D特性在很大程度上决定了药物的性质和靶点的结合特性。然而，以往的研究大多集中在一维或二维分子描述符上，而忽略了三维拓扑结构，从而降低了分子相关预测的性能。由于利用动力学模拟分子三维构象非常耗时，我们的目标是利用从二维结构生成的三维分子坐标，利用机器学习来表示三维分子。结果：我们提出了一种基于分子空间几何结构的新型深度神经网络结构Drug3D-Net，用于预测分子性质。它是基于网格的具有时空门控注意模块的三维卷积神经网络，可以在卷积过程中提取用于分子预测任务的几何特征。在公开的分子数据集上验证了Drug3D-Net的有效性。与其他深度学习方法相比，Drug3D-Net在预测分子性质和生化活动方面表现出了优越的性能。可用性和实现:https://github.com/anny0316/drug3d-net。补充数据：补充数据可在线查阅https://academic.oup.com/bib。
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