[发明专利]基于LSTM的无描述符定量构效关系分类模型构建方法在审
| 申请号： | 202210920160.2 | 申请日： | 2022-08-02 |
| 公开（公告）号： | CN115240792A | 公开（公告）日： | 2022-10-25 |
| 发明（设计）人： | 刘静;李诗琪 | 申请（专利权）人： | 上海海事大学 |
| 主分类号： | G16C20/70 | 分类号： | G16C20/70;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海互顺专利代理事务所(普通合伙) 31332 | 代理人： | 刘珊珊 |
| 地址： | 201306 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明提出一种基于LSTM的无描述符定量构效关系分类模型构建方法，包括步骤：S1、构建训练样本：收集化合物分子活性数据集，采用SMILES编码方式计算出每个化合物分子结构的SMILES字符串；对所述每个SMILES字符串进行分词处理，将分词结果先进行one‑hot编码，再将所述one‑hot编码转换为Word embedding词矩阵；为所述Word embedding词矩阵添加人工标记以区别活性化合物和非活性化合物，得到训练样本；S2、构建LSTM网络模型作为无描述符定量构效关系分类模型；S3、通过所述训练样本训练所述LSTM网络模型，直至满足收敛条件。本发明可以直接从化合物的SMILES线性文本构建和使用QSAR模型，而无需计算任何分子描述符，可以快速、准确的进行化合物分子活性预测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 lstm 描述 定量 关系 分类 模型 构建 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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