基于度量學(xué)習(xí)的分子子結(jié)構(gòu)預(yù)測研究的開題報告【摘要】分子子結(jié)構(gòu)預(yù)測在化學(xué)、藥物設(shè)計等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。近年來，機(jī)器學(xué)習(xí)方法在分子子結(jié)構(gòu)預(yù)測中得到廣泛應(yīng)用。在機(jī)器學(xué)習(xí)方法中，度量學(xué)習(xí)是一種有效的方法，能夠快速地抽取有效的特征，并在預(yù)測中得到更好的效果。因此，本文擬在度量學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上，研究分子子結(jié)構(gòu)預(yù)測的方法。通過建立有效的度量學(xué)習(xí)模型，提高分子子結(jié)構(gòu)預(yù)測的準(zhǔn)確性和效率?！娟P(guān)鍵詞】分子子結(jié)構(gòu)預(yù)測；度量學(xué)習(xí)；化學(xué)；藥物設(shè)計【引言】分子子結(jié)構(gòu)預(yù)測是化學(xué)和藥物設(shè)計等領(lǐng)域的關(guān)鍵問題之一。通過預(yù)測分子的子結(jié)構(gòu)，可以更好地理解分子的性質(zhì)，分析分子的作用機(jī)制，從而實(shí)現(xiàn)有針對性的藥物設(shè)計。近年來，隨著生物信息學(xué)、化學(xué)信息學(xué)等領(lǐng)域的快速發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)方法被廣泛地應(yīng)用到分子子結(jié)構(gòu)預(yù)測的研究中。機(jī)器學(xué)習(xí)方法通常需要大量的特征工程。而度量學(xué)習(xí)則可以從數(shù)據(jù)中自動學(xué)習(xí)有效的特征，大大簡化了特征工程的工作。其中，基于距離度量的學(xué)習(xí)方法可以把特征轉(zhuǎn)換為歐幾里得空間中的距離度量，使得特征之間的關(guān)系更加清晰，便于建立預(yù)測模型。本文擬基于度量學(xué)習(xí)方法，針對分子子結(jié)構(gòu)預(yù)測問題進(jìn)行研究，建立一個高效準(zhǔn)確的預(yù)測模型。具體的，我們計劃采用基于圖卷積網(wǎng)絡(luò)的度量學(xué)習(xí)方法對分子子結(jié)構(gòu)進(jìn)行預(yù)測，提高分子子結(jié)構(gòu)預(yù)測的準(zhǔn)確性和效率。具體來說，我們將構(gòu)建分子的圖網(wǎng)絡(luò)，每個分子子結(jié)構(gòu)作為一個節(jié)點(diǎn)，并通過圖卷積網(wǎng)絡(luò)將每個節(jié)點(diǎn)的特征映射到歐幾里得空間。然后，我們將預(yù)測問題轉(zhuǎn)化為一個近鄰搜索問題，通過尋找與目標(biāo)分子子結(jié)構(gòu)距離最近的樣本來進(jìn)行預(yù)測。該研究將探討分子子結(jié)構(gòu)預(yù)測的度量學(xué)習(xí)方法及其應(yīng)用，有望為化學(xué)和藥物設(shè)計等領(lǐng)域的研究提供新的思路和方法?！局饕芯績?nèi)容】本文主要研究內(nèi)容如下：1.分子子結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)集的采集和預(yù)處理由于分子子結(jié)構(gòu)種類繁多，不同的分子子結(jié)構(gòu)在不同的化合物中可能具有不同的作用機(jī)制，因此需要從多個數(shù)據(jù)源中提取高質(zhì)量的分子子結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)集。在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，我們將數(shù)據(jù)清洗，去除無效數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù)。2.基于圖卷積網(wǎng)絡(luò)的度量學(xué)習(xí)方法圖卷積網(wǎng)絡(luò)是一種能夠處理圖數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)方法，它可以自動地從數(shù)據(jù)中提取有效的特征。我們計劃采用基于圖卷積網(wǎng)絡(luò)的度量學(xué)習(xí)方法，把每個分子子結(jié)構(gòu)映射到歐幾里得空間，使得特征之間的關(guān)系更加清晰，便于建立預(yù)測模型。3.分子子結(jié)構(gòu)預(yù)測模型的建立與優(yōu)化將分子子結(jié)構(gòu)預(yù)測問題轉(zhuǎn)化為近鄰搜索問題，我們將通過尋找與目標(biāo)分子子結(jié)構(gòu)距離最近的樣本來進(jìn)行預(yù)測。在預(yù)測模型的建立過程中，我們將考慮模型的準(zhǔn)確性和效率，對模型進(jìn)行不斷地優(yōu)化，提高預(yù)測的準(zhǔn)確性和速度?！绢A(yù)期成果】本研究的預(yù)期成果如下：1.構(gòu)建高質(zhì)量的分子子結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)集；2.建立基于圖卷積網(wǎng)絡(luò)的度量學(xué)習(xí)方法，提高分子子結(jié)構(gòu)預(yù)測的準(zhǔn)確性和效率；3.建立高效準(zhǔn)確的分子子結(jié)構(gòu)預(yù)測模型，并在多個數(shù)據(jù)集上進(jìn)行測試和評估；4.提出一種全新的分子子結(jié)構(gòu)預(yù)測方法，為化學(xué)和藥物設(shè)計等領(lǐng)域的研究提供新的思路和方法?！緟⒖嘉墨I(xiàn)】1.ShaoJ.,XuQ.,GaoC.,etal.Predictingprotein-ligandbindingaffinitybyexplicitlyconsideringprotein-ligandinterlocking[J].Journalofchemicalinformationandmodeling,2018,58(8):1561-1573.2.WuZ.,PanS.,ChenF.,etal.Acomprehensivesurveyongraphneuralnetworks[J].IEEETransactionsonNeuralNetworksandLearningSystems,2020,32(1):4-24.3.HeK.,ZhangX.,RenS.,etal.Deepresiduallearningforimagerecognition[C]//Proce