需求发布 成果发布 科创案例库 揭榜挂帅
技术路演 会议展览 科创联合体 项目申报
前沿动态 科技政策 院士开讲 青托工程
科技服务团 学术资源
试点城市(园区) 双创活动周
协作站点 学会服务
问题库 项目库 开源库
English
您所在的位置: 成果库 基于大数据和人工智能的药物设计前沿技术

基于大数据和人工智能的药物设计前沿技术

发布时间: 2021-01-19

来源: 科创项目库

基本信息

合作方式： 技术服务
成果类型： 新技术
行业领域：
生物产业,制造业
成果介绍

发展了药物激酶谱预测分析的多任务深度神经网络方法，开发了药物激酶谱活性在线预测分析工具KinomeX，在国际计算生物学会2018年组织的DREAM Challenge多靶点药物预测挑战赛中获得冠军。（ii）开发了基于量化计算和深度神经网络的化学反应条件优化技术，在2019年默克组织的逆合成反应预测大赛获奖。（iii）开发了基于注意力机制的分子图神经网络表示学习技术Attentive FP，并在多个药物研发相关的数据集上的预测表现达到当前最优。（iv）开发了一种DEL数据的分析算法（发明专利申请：***）并开发了相关的软件（软件著作权：2019SR0277660）。该算法可以快速充分的进行核酸解码，可以通过生成虚拟库和相关化学信息学分析来辅助DEL库的设计，活性化合物的挑选，进而改善其成药性不足等问题。（v）发展了可以考虑蛋白质环区柔性的构象采样及优化技术和考虑蛋白质关键柔性MM-GBSA分子对接打分技术。（vi）开发了电子化数据采集系统已整合图像识别技术，化学结构智能识别精度提升到***%。

成果亮点
团队介绍
成果资料