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[发明专利]一种基于量子图卷积的分子逆向合成方法、系统、存储介质及终端-CN202310633807.8在审
发明人：岳鲜;杨世璐;严天沛;朱钦圣;李晓瑜;杨舜坤 -专利权人：电子科技大学;喀什地区电子信息产业技术研究院
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G16C20/70 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于量子图卷积的分子逆向合成方法、系统、存储介质及终端，属于药物分析领域，将目标产物的结构信息和化学属性表示为分子无向图的形式；对每个图节点和连接边使用one‑hot编码的方式映射为唯一的向量；再对分子图节点及连接边信息数据进行量子编码；基于编码后的量子图构建量子图卷积神经网络，输出预测反应中心的位置，得到合成子图；采用图卷积策略网络遍历所述合成子图，识别需要替换或新增的原子并映射到一个动作向量中，解码该动作向量得到反应物的表示。本发明实现从产物图到反应物图的翻译过程，保证最终反应物的可用性，解决目前分子逆向合成任务中计算难度大以及合成路线预测结果不理想的问题，为未来药物研发提供技术参考。
一种基于量子图卷分子逆向合成方法系统存储介质终端

[发明专利]基于经典-量子混合神经网络实现药物相互作用结果的预测系统-CN202310490049.9在审
发明人：于小涵;朱钦圣;岳鲜;李晓瑜;杨国武 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-05-04 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G16B15/30 文献下载
摘要：本发明公开了基于经典‑量子混合神经网络实现药物相互作用结果的预测系统，包括量子预测子系统，所述量子预测子系统包括顺次连接的量子态编码模块和量子神经网络模块；所述量子态编码模块将接收到的经典投影系数编码为量子态数据，所述量子神经网络模块将量子态数据进行测量并输出药物‑药物对相互作用的概率；所述经典投影系数表示药物‑药物对相互作用时对应的频繁子结构所做出的贡献大小的经典表示。在本发明中，相较于利用全经典方式对经典投影系数进行处理，一旦数据集较大或者说对投影系数的描述向量纬度较高时，需要的比特数较多，对计算资源要求较高，量子方式只需要个量子比特，有效减少对计算资源的压力。
基于经典量子混合神经网络实现药物相互作用结果预测系统

[发明专利]预测药物化合物与作用靶点之间亲和力大小的量子系统-CN202211200935.5在审
发明人：朱钦圣;于小涵;李晓瑜;岳鲜;吴昊 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-09-29 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G16B15/30 文献下载
摘要：本发明公开了预测药物化合物与作用靶点之间亲和力大小的量子系统，包括：数据预处理模块；药物化合物特征提取模块：将药物化合物矩阵输入到量子卷积神经网络QCNN中，对药物化合物实现特征提取；作用靶点蛋白特征提取模块：将所述氨基酸序列向量输入到量子时间卷积神经网络QTCN中，对作用靶点蛋白实现特征提取；亲和力预测模块：用于将所述药物化合物的序列表示和所述作用靶点蛋白的序列表示，输入至量子全连接层神经网络QFCN，得到药物化合物与作用靶点之间亲和力大小的预测。本发明可以同时提取出多个药物化合物的特征，得到准确结果的时间更短，效率更高；同时采用量子时间卷积神经网络QTCN，使得预测结果更加准确。
预测药物化合物作用之间亲和力大小量子系统