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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利基于并行贝叶斯最优化的小分子化合物虚拟筛选方法及系统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：CN119314589B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411356576.1，技术领域涉及：G16C20/50；该发明授权基于并行贝叶斯最优化的小分子化合物虚拟筛选方法及系统是由黄晶;杨博;托昊;赵海士;崔佳旭设计研发完成，并于2024-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于并行贝叶斯最优化的小分子化合物虚拟筛选方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于并行贝叶斯最优化的小分子化合物虚拟筛选方法和系统，该方法应用于多个独立工作且具有通讯关系的计算节点，计算节点包括：一个主节点和多个从节点，该方法包括：S1、各计算节点利用代理模型对目标分子库进行目标性质预测，得到预测得分和不确定性，并计算EI得分；S2、各计算节点按照EI得分的降序，根据采集个数，获取待对接小分子化合物，进行分子对接，得到对接得分；S3、主节点根据各计算节点的对接得分，确定各计算节点的采集个数；S4、主节点基于各计算节点的待对接小分子化合物和相对应的对接得分更新代理模型，并重复步骤S1‑S4，进行多轮次的模型训练，直至到达预定迭代轮次。通过该方法可以避免资源闲置，节省计算时间。

本发明授权基于并行贝叶斯最优化的小分子化合物虚拟筛选方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于并行贝叶斯最优化的小分子化合物虚拟筛选方法，其特征在于，所述方法应用于多个独立工作且具有通讯关系的计算节点，所述计算节点包括：一个主节点和多个从节点，所述方法包括： S1、各计算节点利用代理模型对相对应的目标分子库中的小分子化合物进行目标性质预测，以得到每个小分子化合物的预测得分和不确定性，并计算每个小分子化合物的EI得分；其中，所述目标性质包括：亲和性、毒性、亲水性和可合成性； S2、各计算节点按照EI得分的降序，根据预先确定的采集个数，获取待对接小分子化合物，并利用对接软件进行分子对接，以得到待对接小分子化合物的对接得分；其中，所述待对接小分子化合物的对接得分包括：待对接小分子化合物与靶点的对接得分和待对接小分子化合物预测的对接得分； S3、所述主节点根据各计算节点的待对接小分子化合物与靶点的对接得分，评估各计算节点筛选小分子化合物的能力，以确定各计算节点的采集个数； S4、所述主节点基于各计算节点的待对接小分子化合物和相对应的对接得分更新所述代理模型的训练数据集，以更新所述代理模型，并重复步骤S1‑S4，以进行多轮次的模型训练与分子对接，直至到达预定迭代轮次，以得到各计算节点的待对接小分子化合物与靶点的对接得分的最优值； 所述计算每个小分子化合物的EI得分，包括： 各计算节点根据每个小分子化合物的预测得分得到预测得分均值； 各计算节点基于所述预测得分均值和每个小分子化合物的不确定性，利用以下公式计算每个小分子化合物的EI得分： 式中，DN＝{G1，y1，…，GN，yN}为已对接小分子化合物和相对应的对接得分，θ为代理模型的参数，ymax为已对接小分子化合物的对接得分的最大值，py|DN，θ为代理模型预测的小分子化合物的预测得分的分布； 所述利用对接软件进行分子对接，以得到待对接小分子化合物的对接得分，包括： 各计算节点以待对接小分子化合物的结构特征作为输入变量，按照待对接小分子化合物的不确定性的降序，利用对接软件依次进行分子对接，以得到待对接小分子化合物与靶点的对接得分； 各计算节点之间互相监督对接进程，当任一计算节点的待对接小分子化合物全部完成对接，则其他计算节点同时停止对接进程； 其他计算节点将停止对接进程时未完成对接的待对接小分子化合物的预测得分确定为待对接小分子化合物预测的对接得分； 其中，所述对接软件为smina对接软件； 所述根据各计算节点的待对接小分子化合物与靶点的对接得分，评估各计算节点筛选小分子化合物的能力，以确定各计算节点的采集个数，包括： 所述主节点根据各计算节点的待对接小分子化合物与靶点的对接得分，得到各计算节点的对接得分均值； 所述主节点根据各计算节点的对接得分均值，利用以下公式计算各计算节点的采集权重： 式中，为计算节点i第k轮的采集权重，为计算节点i第k‑1轮得到的待对接小分子化合物与靶点的对接得分的集合，为计算节点i第k‑1轮被分配的采集个数； 所述主节点根据各计算节点的采集权重，利用以下公式确定各计算节点的采集个数： 式中，N为计算节点的集合。

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