[发明专利]一种基于集成学习与混合神经网络的多靶标药物筛选方法有效
| 申请号： | 202110339575.6 | 申请日： | 2021-03-30 |
| 公开（公告）号： | CN113066525B | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 陈观兴;谭晓军;陈语谦 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G16B15/30 | 分类号： | G16B15/30;G16B50/00;G16C20/50;G16C20/70;G16C20/90;G06N20/10;G06N20/20 |
| 代理公司： | 深圳市创富知识产权代理有限公司 44367 | 代理人： | 高冰 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于集成学习与混合神经网络的多靶标药物筛选方法，包括：获取数据；对接处理，并根据对接分数得到候选药物；确定多靶标蛋白质并将候选药物与多靶标蛋白质进行对接，得到候选药物作用的靶标蛋白数量；基于预设的集成学习回归模型对候选药物的活性进行预测，得到候选药物的预测活性值；基于预设的混合神经网络框架对致病靶标蛋白质与候选药物进行结合力的预测，得到候选药物与靶标蛋白的结合力分数；综合确定最终的候选药物。本发明从多靶标分析、集成学习和混合神经网络的角度，实现了低成本高效率高准确性的药物筛选。本发明作为一种基于集成学习与混合神经网络的多靶标药物筛选方法，可广泛应用于药物筛选领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 集成 学习 混合 神经网络 靶标 药物 筛选 方法 | ||
【主权项】：
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