本发明公开基于强化学习的蛋白质动态配体通道最优路径分析方法，包括如下步骤：获取所述蛋白质的静态配体通道信息和全原子动态信息，筛选组成通道的部分原子的动态性并引入三维空间下的栅格法和原子碰撞检测机制，构造仿真环境；构建强化学习模型，所述强化学习模型包括状态、智能体、动作和奖励；当配体分子走出三维空间栅格地图的边界则给当前状态一个负的反馈值并返回上一状态继续训练，直至到达通道终点或者达到单轮最大探索步数，则本轮训练结束，输出本轮训练结果；继续下一轮训练，直至所有训练轮次全部结束，输出蛋白质动态配体通道最优路径。本发明能够协助配体分子找到到达催化活性中心位置的最优路径，具备一定的工程应用参考价值。
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来源：北方有色网
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