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龙图腾网获悉中国海洋大学申请的专利基于深度学习及化学反应规则的海洋化合物分子生成方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115565622B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-20发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211095499.X，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权基于深度学习及化学反应规则的海洋化合物分子生成方法是由魏志强;林庆辉;王卓亚;潘飞龙;殷波;刘昊设计研发完成，并于2022-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习及化学反应规则的海洋化合物分子生成方法在说明书摘要公布了：本发明属于计算机药物筛选技术领域，公开了基于深度学习及化学反应规则的海洋化合物分子生成方法，包括数据预处理、模型预训练和强化学习微调三个阶段，数据预处理阶段形成数据集，用于模型预训练，然后使用强化学习方法对预训练模型的生成行为进行微调，最终生成优化后的海洋化合物分子，通过本发明能够最大限度的学习到海洋化合物的化学结构和特性，并且充分考虑了合成分子的多样性和可合成性。

本发明授权基于深度学习及化学反应规则的海洋化合物分子生成方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习及化学反应规则的海洋化合物分子生成方法，其特征在于，包括数据预处理、模型预训练和强化学习微调三个阶段，数据预处理阶段形成数据集，用于模型预训练，然后使用强化学习方法对预训练模型的生成行为进行微调，最终生成优化后的海洋化合物分子；具体包括以下步骤： S1：在海洋化合物数据集上建立相应的化学反应规则库，使用相应的化学反应规则切割分子，形成骨架和分子修饰的表征，形成数据集； S2：将步骤S1的数据集和化学反应规则作为训练条件输入预训练模型进行预训练：预训练模型采用Transformer模型的GPT部分，首先训练模型学习SMILES语法，使模型能够生成分子骨架；然后对模型进行进一步训练使其能够针对骨架提出分子修饰从而生成完整化合物并进行迭代学习，优化参数； 其中，所述GPT包括多个解码器块，每个解码器块由掩码自注意力层和前馈神经网络层组成，所述掩码自注意力层基于自注意力机制，使用一个掩码模块，将不希望被关注的TOKEN值赋为无穷大或无穷小，强迫模型在训练过程中只关注已发生的过程，而不关注未来将要发生的过程，聚焦数据的先验似然；所述前馈神经网络采用ReLU激活函数作为非线性因素； S3：将步骤S2预训练好的模型初始化为Prior先验模型和Agent模型； S4：输入目标骨架作为分子结构基准； S5：以步骤S4输入的目标骨架为基准，使用Agent模型通过骨架修饰的方式采样生成新分子； S6：对产生的新分子进行多种评估，分别通过化学反应过滤器以及多样性过滤器进行评估，并对不符合预期的分子进行惩罚；而后使用分子的评价，包括靶向活性打分、新颖性评估以及化学性质评估，产生一个奖励分数，若奖励达到预期则执行S8；若未达到预期执行S7； S7：将源序列及Agent模型生成的新分子送入Prior先验模型使用teacher-forcing算法获得先验似然，将先验似然和S6中得到的奖励值组成增强似然，并通过多样性过滤器和化学反应过滤器对不符合预期的分子形成一个惩罚矩阵，并根据增强似然、惩罚矩阵更新Agent模型的参数，返回执行S4； S8：根据步骤S6产生的奖励分数和步骤S7产生的先验似然对生成的分子进行评估，并计算相应似然，更新Agent模型的网络权重参数； S9：将所生成分子按照化学反应过滤器打分进行排序，并根据相似度阈值存储分子，生成高分分子库。

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