使用LSTM生成新分子:使用LSTM生成新分子 源码

用LSTM生成新分子 博客文章可以在这里找到: : 我基于基于递归神经网络生成用于药物发现的聚焦分子库的论文创建了一个LSTM模型。该模型在ChEMBL数据库上进行了训练,该数据库能够以较高的有效率生成新的新颖分子(高达95%的分子是新颖的), rdkit。 更多结果发布在博客上 生成的一些微笑:CC1CCOC(C)N1CCN1CCN(CC(= O)N2CCCC2)CC1和CC1 = NN(c2ccccc2)C1 = O 要运行代码: 转到generative_model文件夹 制作一个名为data的文件夹:mkdir data 从下载已处理的ChEMBL数据 并将其放置在数据文件夹中。 运行python data_processing.py来处理数据 运行python generator_training.py训练模型 如果您不想训练模型,我已在上载了预训练模型 您可以将