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 (

文章来源: drugai.blog.csdn.net，作者：DrugAI，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：drugai.blog.csdn.net/article/details/103143855