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蛋白质靶标的药物发现是一个非常费力，漫长且昂贵的过程。机器学习方法，尤其是深层生成网络可以大大减少开发时间和成本。然而，大多数方法意味着蛋白质粘合剂的先验知识，其物理化学特征或蛋白质的三维结构。这项工作中提出的方法生成具有预测能力结合靶蛋白的新分子，仅依靠其氨基酸序列。，我们将靶标特异性药物设计视为氨基酸“语言”和简化分子输入线进入系统表示分子的转化问题。为了解决这个问题，我们应用了变压器神经网络体系结构，这是一种序列转导任务的最新方法。变压器基于一种自我发项技术，该技术允许按顺序捕获项目之间的远程依赖性。该模型具有结构性新颖性的逼真的多样化化合物。药物发现中使用的计算出的物理化学特性和常见的指标属于合理的药物相似的值范围。
蛋白质特异性de的变压器神经网络...
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