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本发明公开一种可降解双层生物镁合金的制备方法。包括：(1)熔炼：称取金属镁、锌、钙和锂，将原料熔炼，得Mg‑Zn‑Ca和Mg‑Li两种生物镁合金铸锭；(2)均匀化：将Mg‑Zn‑Ca和Mg‑Li均匀化处理，冷却；(3)挤压：均匀化处理后，将Mg‑Zn‑Ca挤压成管材、Mg‑Li挤压成棒材；(4)搅拌摩擦焊：将Mg‑Li棒材穿插于Mg‑Zn‑Ca管材中，用搅拌摩擦焊的方式实现Mg‑Li棒材和Mg‑Zn‑Ca管材双层镁合金间的连接，得双层生物镁合金棒；(5)拉拔：将双层生物镁合金棒拉拔至直径为5‑10毫米。本发明的制备方法简单，采用的两种生物镁合金的相组成均为完全的固溶体结构，在生物体内可完全降解，降解过程不产生难以溶解的第二相颗粒，保证了生物安全性；本发明制得的可降解双层生物镁合金，连接效果好，结合强度高。

本发明提供了一种药物靶点结合能预测方法及装置，其中，方法包括：S1构建本地数据库；S2在pdb文件中选定配体分子所在的位置，并按照与配体分子之间距离的远近将蛋白质的结构分割成三层；S3将配体分子和分割得到的三层蛋白质分别进行编码，得到蛋白‑配体分子相互作用的SPLIF指纹，并形成训练集、验证集和测试集；S4在服务器中建立神经网络模型，利用训练集对其进行训练，并利用测试集对训练后的神经网络模型进行验证；S5计算神经网络模型预测得到的结合常数；S6使用训练完成的神经网络模型对蛋白质与配体分子结合常数进行预测，并通过阿雷尼乌斯公式将结合常数转变为结合自由，有效解决现有方法预测药物‑靶点结合能不准确的问题。

本发明提供了一种蛋白质与配体分子结合自由能的预测方法及装置，其中，方法包括：S1构建本地数据库；S2对数据解析，得到配体分子及以配体分子为中心的蛋白质结合口袋内 内的氨基酸分子；S3计算配体分子和临近氨基酸的MACCS密钥；S4计算配体分子和临近氨基酸的ECFP指纹；S5将配体分子和蛋白的MACCS密钥和ECFP指纹信息转变成一维张量，形成训练集和测试集；S6建立机器学习模型，并对其进行训练；S7计算比较皮尔森相关系数和绝对误差，对机器学习模型的预测结果进行验证；S8使用训练完成的机器学习模型对蛋白质与配体分子结合常数进行预测，计算结合自由能。相比于单个指纹的预测结果，该组合指纹的预测结果显然更优，提高自由能预测的准确性。