公开(公告)号：CN118888046A

公开(公告)日：2024-11-01

申请号：CN202410915423.X

申请日：2024-07-09

Applicant: 之江实验室

Inventor： 李俊友 ,  陈柯辛 ,  曹翰群 ,  李蓝青 ,  裘捷中 ,  曾新 ,  王平安 ,  陈广勇

IPC: G16C20/90 ,  G06N5/025

Abstract: 本发明公开了一种基于大型语言模型的化学文献解析和反应信息提取方法和装置，对化学文献进行收集并经过OCR和筛选处理，得到处理后的化学文献数据集；对处理后的化学文献数据集进行信息提取，得到反应信息提取集合。相比于传统的常规工具包或成熟软件，本发明可适用于风格迥异的各类学术期刊，而传统的软件只能适用于专利文献或格式比较单一的某一类文献；因此本发明相比现有技术具有更好的普适性。本发明的针对性更强且在面对复杂问题时性能效果更加优良。本发明与传统上通过人工收集提取化学数据的方式相比，效率更高、成本更低且综合性能更加稳定。

公开(公告)号：CN118298923A

公开(公告)日：2024-07-05

申请号：CN202410285240.4

申请日：2024-03-13

Applicant: 之江实验室

Inventor： 陈广勇 ,  裘捷中 ,  曹翰群 ,  徐俊德 ,  李俊友 ,  陈云 ,  汪宏凯 ,  王平安

IPC: G16B35/20 ,  G16B15/20 ,  G16B40/00 ,  G16C20/40 ,  G16C20/70 ,  G06F18/214 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明公开了一种基于预训练蛋白质大语言模型的功能蛋白生成与筛选方法；包括：首先，预训练蛋白质大语言模型；构建多功能蛋白质训练数据集，将多功能蛋白质训练数据集用于对预训练过的蛋白质大语言模型进行微调，生成蛋白质序列样本；其次，通过机器学习算法为主的搜索方法对生成的蛋白质序列样本进行筛选，得到筛选样本；最后，对筛选样本做后处理筛选与生物信息学分析，筛选出候选特定功能蛋白质序列，将其作为生物合成和功能验证的特定功能蛋白质样本。通过本发明的建立的功能蛋白生成与筛选的深度学习框架，将会在小数据量、小参数量的条件下，实现应用中可行的可解释性功能蛋白质生成，进一步实现了深度学习蛋白对的生成效率与创新。

公开(公告)号：CN118711701B

公开(公告)日：2024-11-19

申请号：CN202411215460.6

申请日：2024-09-02

Applicant: 之江实验室

Inventor： 李翠玉 ,  李俊友 ,  王二成 ,  陈广勇 ,  李蓝青

IPC: G16C20/30 ,  G16C20/70 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/042

Abstract: 本发明公开了一种基于分布匹配的药物‑药物相互作用预测方法及装置，包括：提取药物的分子结构特征；基于所述分子结构特征，进一步提取药物间的拓扑关系特征；在特征空间和输出空间中，分别对所述分子结构特征和所述拓扑关系特征进行分布匹配，最大化其互信息，以预测DDI。本发明不仅考虑了药物的分子结构信息，还融合了药物间的拓扑关系信息。这种多视角信息的整合，全面捕捉了药物间的复杂相互作用，从而显著提高了预测的准确性，并且采用分布匹配策略，最大化了分子结构特征和拓扑关系特征之间的互信息，确保了信息的完整性和准确性，进一步提高了预测性能。

公开(公告)号：CN118711701A

公开(公告)日：2024-09-27

申请号：CN202411215460.6

申请日：2024-09-02

Applicant: 之江实验室

Inventor： 李翠玉 ,  李俊友 ,  王二成 ,  陈广勇 ,  李蓝青

IPC: G16C20/30 ,  G16C20/70 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/042

Abstract: 本发明公开了一种基于分布匹配的药物‑药物相互作用预测方法及装置，包括：提取药物的分子结构特征；基于所述分子结构特征，进一步提取药物间的拓扑关系特征；在特征空间和输出空间中，分别对所述分子结构特征和所述拓扑关系特征进行分布匹配，最大化其互信息，以预测DDI。本发明不仅考虑了药物的分子结构信息，还融合了药物间的拓扑关系信息。这种多视角信息的整合，全面捕捉了药物间的复杂相互作用，从而显著提高了预测的准确性，并且采用分布匹配策略，最大化了分子结构特征和拓扑关系特征之间的互信息，确保了信息的完整性和准确性，进一步提高了预测性能。

公开(公告)号：CN118116491A

公开(公告)日：2024-05-31

申请号：CN202410297931.6

申请日：2024-03-15

Applicant: 之江实验室

Inventor： 李俊友 ,  陈柯辛 ,  李蓝青 ,  于佳卉 ,  裘捷中 ,  陈广勇 ,  王平安

IPC: G16C20/10 ,  G16C20/70 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明公开了一种基于大型语言模型的化学反应产率预测方法及装置，利用大型语言模型从文献数据库中收集并参考类似的化学反应，来预测和优化新的化学反应的产率，旨在弥合现有产率预测模型与经验丰富的化学家之间的差距。通过用大语言模型生成代码来访问PubChem和Sci‑Finder等化学数据库，该人工智能助手可以像化学家一样访问最新且实时更新的文献数据，从而提高现有产率预测算法泛化能力以及实时知识获取能力。