DGL | 基于深度图学习框架DGL的分子图生成

引言

        Deep Graph Library (DGL) 是一个在图上做深度学习的框架。在0.3.1版本中,DGL支持了基于PyTorch的化学模型库。

如何生成分子图是我感兴趣的。

环境准备

  • PyTorch:深度学习框架
  • DGL:用于图上的深度学习,支持PyTorch、MXNet等多种深度学习框架
  • RDKit:用于构建分子图并从字符串表示形式绘制结构式

分子生成与Junction Tree VAE

分子生成     

        候选药用化合物的数量估计为10 ^ {23} -10 ^ {60} ,但是合成所有这些化合物是不现实的,每年都会发现新的化合物。到目前为止,仅合成了大约10 ^ 8 。


        设计新化合物,考虑其合成方法,在药物发现的过程中尝试实际合成的化合物需要大量的时间和金钱,故AI药物发现具有了原始动机。药物发现的的目标是产生对疾病有效的药物,副作用更少且易合成。
 

Junction Tree VAE

JT-VAE (junction tree variational autoencod

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