[发明专利]基于分子语义向量的无监督学习药物虚拟筛选方法和系统在审
| 申请号： | 202010920613.2 | 申请日： | 2020-09-04 |
| 公开（公告）号： | CN112151127A | 公开（公告）日： | 2020-12-29 |
| 发明（设计）人： | 牛张明;郑双佳;江荧辉 | 申请（专利权）人： | 牛张明;韦德·门佩斯-史密斯 |
| 主分类号： | G16C20/50 | 分类号： | G16C20/50;G16C20/70;G16C20/30;G16B15/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海智晟知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 31313 | 代理人： | 张东梅 |
| 地址： | 浙江省杭州市钱塘*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： |
本发明公开了一种基于分子语义向量的无监督学习药物虚拟筛选方法，包括：建立预训练数据库；构建候选集数据库D1；构建目标化合物库D2；对所述预训练数据库、候选集数据库D1和目标化合物库D2进行数据预处理，将所述预训练数据库、候选集数据库D1和目标化合物库D2中所有化合物转换成适合机器学习的文件储存格式的数据集；建立无监督深度学习的小分子量化模型，并用预训练数据库中的数据对量化模型进行预训练得到经训练的量化模型；利用经训练的量化模型对所述候选集数据库D1和目标化合物库D2中的数据进行量化，得到候选集量化结果矩阵V |
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| 搜索关键词： | 基于 分子 语义 向量 监督 学习 药物 虚拟 筛选 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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