[发明专利]一种基于神经网络和连接图算法的化合物功能预测方法在审
| 申请号： | 202110463817.2 | 申请日： | 2021-04-26 |
| 公开（公告）号： | CN113178234A | 公开（公告）日： | 2021-07-27 |
| 发明（设计）人： | 谢正伟;朱杰;王靖翔;高明景;刘祖瑞 | 申请（专利权）人： | 北京亿药科技有限公司;北京大学 |
| 主分类号： | G16C20/30 | 分类号： | G16C20/30;G16C20/70;G16C20/50;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京中律知识产权代理事务所(普通合伙) 32341 | 代理人： | 沈振涛 |
| 地址： | 100000 北京市昌平区回龙*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于神经网络和连接图算法的化合物功能预测方法，或称化合物药效预测方法，包括以下步骤：构建化合物分子‑编码向量神经网络；构建并训练编码向量‑标记基因表达量变化深度神经网络；构建并训练标记基因表达量或者表达变化量映射至全基因组基因表达量或基因表达变化量神经网络；构建疾病或者表型的上调和下调基因集合；评价化合物对疾病或表型的相互关系。本发明提供的化合物功能预测方法是基于基于神经网络和连接图算法提出的，可在药物研发前期实现高通量的预测化合物对细胞内基因表达变化的方法，并可根据基因表达变化对化合物功能和副作用进行预测，从而可大大加速药物研发进程。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 连接 算法 化合物 功能 预测 方法 | ||
【主权项】：
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