专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种基于预测蛋白质亲和力的分子表征及其应用-CN202010069615.5在审
  • 曹东升;刘璐 - 中南大学
  • 2020-01-21 - 2020-06-16 - G16B15/30
  • 本发明公开了一种基于基于预测蛋白质亲和力的分子表征,采用以下方法构建得到:收集蛋白质靶标及其活性数据;选择计算每个蛋白质靶标的多种不同的描述符,并选择多种不同的机器学习算法;将计算的描述符与机器学习算法两两组合,形成多个不同的单一一模型;将单一一模型,计算平均概率值,作为分子与蛋白质靶标的结合强弱值,形成共识模型;在共识模型中,输入待测分子,输出计算靶标谱,形成分子表征。本发明从生物空间的角度阐述分子表征,将化合物和靶标之间的结合亲和力整合到分子表征中,通过机体的整体性预测得到新的活性或者生物信息;利用计算机快速得出结果,相较于基于试验的生物活性分子表征更加快速高效。
  • 一种基于预测蛋白质亲和力分子表征及其应用
  • [发明专利]一种基于深度参数迁移学习的小分子药物虚拟筛选方法和装置-CN202010854913.5在审
  • 卢宁;吴建盛;王俊 - 南京邮电大学
  • 2020-08-24 - 2020-12-15 - G16C20/70
  • 本发明提供一种基于深度参数迁移学习的小分子药物虚拟筛选方法及装置,包括:分子指纹表示数据集中的配体样本特征;基于组稀疏学习进行特征选择,得到关键子结构;基于深度参数迁移学习的配体小分子的活性预测。本发明先通过训练样本丰富的相似药物靶标训练出好的深度学习模型,根据相似的药物靶标容易拟合到相似的深度学习模型的假设,利用刚学习好的模型参数对目标药物靶标的深度学习模型进行初始化,最后利用目标药物靶标有限的训练样本对模型进行优化更新基于深度参数迁移学习的方法可以用来尝试解决药物虚拟筛选训练数据集中配体样本不足的问题,其对新靶标的虚拟筛选、理解配体与靶标相互作用和对配体分子的优化具有潜在的应用价值。
  • 一种基于深度参数迁移学习分子药物虚拟筛选方法装置

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