[发明专利]一种基于双流神经网络预测药物与靶标蛋白结合分数的方法有效
| 申请号： | 202011510053.X | 申请日： | 2020-12-18 |
| 公开（公告）号： | CN112599187B | 公开（公告）日： | 2022-03-15 |
| 发明（设计）人： | 刘娟;张健;朱学凯;冯晶 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G16B15/30 | 分类号： | G16B15/30;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 王琪 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于双流神经网络预测药物与靶标蛋白结合分数的方法，包括：S1、根据药物的SMILES序列生成药物的指纹向量；S2、根据靶标蛋白的氨基酸序列生成靶标蛋白的指纹向量；S3、将蛋白指纹和药物指纹输入非卷积神经网络，将蛋白序列与药物序列输入卷积神经网络；S4、利用attention机制融合两种神经网络提取的特征；S5、将融合的特征输入多层感知机，得到最终的双流神经网络，进而得到药物与靶标蛋白结合分数。本发明通过融合两种类别神经网络的方法，来提取单一神经网络难以提取完全的特征，再通过多层感知机预测药物与靶标蛋白结合分数，提升模型在药物与靶标蛋白结合分数预测上的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 双流 神经网络 预测 药物 靶标 蛋白 结合 分数 方法 | ||
【主权项】：
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