[发明专利]基于深度学习的药物小分子靶点活性预测方法和装置在审
| 申请号： | 202011006153.9 | 申请日： | 2020-09-23 |
| 公开（公告）号： | CN112164427A | 公开（公告）日： | 2021-01-01 |
| 发明（设计）人： | 宋怡然;马元巍;李泽朋;顾徐波 | 申请（专利权）人： | 常州微亿智造科技有限公司 |
| 主分类号： | G16C20/30 | 分类号： | G16C20/30;G06N3/04;G06N3/08;G16B15/30;G16B40/00;G16C20/70 |
| 代理公司： | 常州佰业腾飞专利代理事务所(普通合伙) 32231 | 代理人： | 陈红桥 |
| 地址： | 213016 江苏省常州市钟*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的药物小分子靶点活性预测方法和装置，所述方法包括以下步骤：获取包含多个药物小分子数据的数据集，并获取数据集中每个药物小分子的结构特征数据，构成样本集；对样本集进行预处理；通过预处理后的样本集对多种神经网络分别进行训练以得到多个用以预测药物小分子靶点活性的预测模型；通过至少一个评价指标评估历史预测数据库，分别得到以每个预测模型进行单模型预测、以多个预测模型进行投票融合预测的真实预测效果；以真实预测效果最好的预测方式对当前待预测药物小分子数据进行预测，得到的预测结果作为最终预测结果。本发明能够大大提高药物小分子靶点活性预测的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 药物 分子 活性 预测 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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