[发明专利]基于并行式深层细粒度模型预测药物靶标结合性的方法有效
| 申请号： | 202211228098.7 | 申请日： | 2022-10-09 |
| 公开（公告）号： | CN115458046B | 公开（公告）日： | 2023-08-11 |
| 发明（设计）人： | 袁永娜;张宇豪;孟祥博;刘振宇 | 申请（专利权）人： | 兰州大学 |
| 主分类号： | G16B15/30 | 分类号： | G16B15/30;G16B40/00;G16C20/70;G06F18/214;G06F18/241;G06F18/22;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京盛广信合知识产权代理有限公司 16117 | 代理人： | 张军艳 |
| 地址： | 730000 甘肃*** | 国省代码： | 甘肃;62 |
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| 摘要： | 本发明公开基于并行式深层细粒度模型预测药物靶标结合性的方法，包括：获取药物、蛋白质、疾病的数据集，基于数据集，通过并行计算训练预测模型，并对训练好的预测模型进行验证；获取药物靶标数据，通过验证后的预测模型对药物靶标数据进行预测，得到药物靶标结合性预测结果。其中所述预测模型为深层细粒度模型，包括构造器、编码器、解码器；通过构造器提取数据集的本体特征；通过编码器对本体特征进行细粒度级别融合，得到综合性特征，通过解码器对综合性特征进行解码，得到分类预测结果，其中分类预测结果为药物是否存在相互作用。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 并行 深层 细粒度 模型 预测 药物 靶标 结合 方法 | ||
【主权项】：
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