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[发明专利]一种基于元学习的组蛋白修饰酶抑制活性预测方法-CN202310907827.X在审
发明人：李劲;熊嫱微;鹿琦;谢星燃;汤应春 -专利权人：云南大学
申请日： 2023-07-24 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G16C20/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于元学习的组蛋白修饰酶抑制活性预测方法，包括以下步骤：步骤S1：收集数据集，得到组蛋白修饰酶和对应的活性化合物以及非活性化合物；步骤S2：使用自监督预训练从数据库中的大规模无标签化学数据集获取高质量的分子子结构特征向量表示；步骤S3：构建基于Transformer的编码器和多任务元学习的预测模型；步骤S4：利用S2步骤中得到的分子子结构特征向量表示来计算损失函数；步骤S5：利用S3步骤中的预测模型和S4步骤中的损失函数训练模型；步骤S6：利用训练好的预测模型对化合物的组蛋白修饰酶抑制活性进行预测。本发明解决了抑制剂数据较少的情况下的组蛋白酶靶点难以准确预测的问题。
一种基于学习组蛋白修饰抑制活性预测方法

[发明专利]可信的药物-靶点关联性预测方法-CN202310720153.2在审
发明人：李劲;文超宇;熊嫱微;汤应春;谢星燃;李灿鹏 -专利权人：云南大学
申请日： 2023-06-18 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G16B15/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种可信的药物‑靶点关联性预测方法，包括：药物‑靶点的结构特征表示，根据药物‑靶点的初始字符序列，利用卷积表示学习模块，获取其结构特征相关的特征向量；利用深度证据模块，对药物‑靶点关联性系数进行可信预测。本发明可以基于大量化学实验结果所形成的庞大的药物‑靶点关联对数据库，训练稳定的可信预测模型。在进入药物实验之前对药物‑靶点对进行筛选，提前发现“可靠”活性关联对，缩短药物的研发周期。同时，筛选出大量“可靠”的非活性关联对，从而极大程度上降低在这些非活性关联对上的实验成本。
可信药物关联性预测方法