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J. Chem. Inf. Model. | 基于Transformer的分子生成模型用于抗病毒药物设计

由于简化分子输入线入系统(SMILES)面向分子的原子级表示,并且在人类可读性和可编辑性方面不友好,然而,IUPAC是最接近自然语言的,并且在人类可读性和分子编辑方面非常友好,我们可以操作IUPAC来生成相应的新分子并产生适合编程的SMILES形式的分子。此外,抗病毒药物设计,特别是基于类似物的药物设计,更适合直接从IUPAC的功能团水平进行编辑和设计,而不是从SMILES的原子级水平进行设计,因为设计类似物仅涉及改变R基团,更接近化学家基于知识的分子设计。在此,我们提出了一种新颖的数据驱动的自监督预训练生成模型,称为“TransAntivirus”,以进行选择性替换编辑,并将有机分子转化为设计抗病毒候选类似物的所需性质。

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