[发明专利]一种基于深度学习的药物互作规则预测方法有效
| 申请号： | 202010122995.4 | 申请日： | 2020-02-27 |
| 公开（公告）号： | CN111370073B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 翁祖铨;钟意;罗衡 | 申请（专利权）人： | 福州大学 |
| 主分类号： | G16C20/30 | 分类号： | G16C20/30;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/0475;G06N3/042;G06N3/084;G06N3/09 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 陈明鑫;蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省福州市*** | 国省代码： | 福建;35 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的药物互作规则预测方法。使用大量具有药物互作规则的药物对标签训练基于图卷积以及全连的深度学习网络。网络首先训练三层权重共享的图卷积(GCNN)以及注意力池化来提取到输入药物对的高纬度特征，然后通过三层全连接(FN)神经网络进行进一步特征提取，最后通过一个多分类函数进行药物互作规则的预测。将训练好的网络应用到当前需要预测的药物对，在决策层即可获得输入药物对的互作结果。本发明中的网络可以有效地识别115种药物相互作用规则，不仅可以在药物发现过程中对候选分子可能药物互作的预测，而且同时可以指导合理地用药，促进用药安全。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 药物 规则 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于福州大学，未经福州大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202010122995.4/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：接口代码自动同步方法、装置及存储介质
- 下一篇：页面展示方法和设备
