DFT的matlab源代码ESP-DNN：一种用于预测静电势面的图卷积深度神经网络
该存储库包含训练有素的模型和代码，用于生成配体和蛋白质，从而可以创建接近DFT品质的分子ESP表面。
由我们的模型生成的PQR文件包含原子上的电荷以及原子特征上的偏心电荷（例如，孤对，σKong，p轨道）。
为了生成配体PQR文件，使用了图形卷积深度神经网络（DNN）模型，该模型在使用DFT计算得出的ESP表面上对约100,000个分子进行了训练。
对于蛋白质，使用氨基酸的参数化电荷，该电荷与使用DNN模型生成的配体ESP表面完全相容。
有关方法和验证的详细信息，请参见
系统要求
该程序只能在64位linux操作系统上运行。
如何安装
要运行ESP-DNN，您需要：
克隆此存储库
设置Python和第三方依赖项。
（可选）安装此软件包。
克隆此存储库
有关更多信息，请参见此页面上的“克隆”按钮。
设置Python和第三方依赖项
我们的程序包已使用Python
2.7和以下第三方程序包版本进行开发和测试：
rdkit
==
2018.09.3
keras
==
2.2.4
张量流==
1.10.0
num
