[发明专利]基于深度学习的新靶点化合物活性预测方法及系统在审
| 申请号： | 202211055546.8 | 申请日： | 2022-08-30 |
| 公开（公告）号： | CN115331750A | 公开（公告）日： | 2022-11-11 |
| 发明（设计）人： | 杜洋;田捷;主辉 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号： | G16C20/30 | 分类号： | G16C20/30;G16C20/70;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市恒有知识产权代理事务所(普通合伙) 11576 | 代理人： | 郭文浩;尹文会 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于化合物活性预测领域，具体涉及了一种基于深度学习的新靶点化合物活性预测方法及系统，旨在解决新靶点活性化合物数据集中、数据量少、不平衡且相似度高，导致化合物活性预测结果准确性低的问题。本发明包括：从公开的文献、专利及数据库中提取数据，构建数据集；使用文献分割方法将数据集分割为训练集及测试集；将化合物转化为SMILES式；数据清洗及切片；基于深度神经网络构建并训练分子活性预测模型；利用训练好的模型对筛选集中的分子进行活性预测。本发明有效的降低了因全新靶点公开的活性化合物数据集样本量稀少、不平衡且相似所带来的种种偏差，提高了预测性能，实现了快速而准确的预测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 新靶点 化合物 活性 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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