化合物活性预测方法、网络训练方法、装置、介质及设备
公开
摘要
本申请公开了一种化合物活性预测方法、网络训练方法、装置、介质及设备，可应用于人工智能、机器学习、深度神经网络、元学习、药物分析、苗头化合物发现等场景。该方法包括：获取待测化合物所对应的目标靶点蛋白；根据目标靶点蛋白对应的已测活性化合物信息，确定目标靶点蛋白的靶点特征；将靶点特征输入训练好的功能区域确定网络进行处理，以确定基础神经网络中每一层网络对应的目标功能区域，根据基础神经网络中各层网络对应的目标功能区域，确定目标靶点蛋白的活性预测模型；根据目标靶点蛋白的活性预测模型对待测化合物进行预测，以得到待测化合物对于目标靶点蛋白的活性预测结果。
基本信息
专利标题 ：
化合物活性预测方法、网络训练方法、装置、介质及设备
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114334029A
申请号 ：
CN202111387109.1
公开（公告）日 ：
2022-04-12
申请日 ：
2021-11-22
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
黄隆锴魏颖
申请人 ：
腾讯科技（深圳）有限公司
申请人地址 ：
广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层
代理机构 ：
北京励诚知识产权代理有限公司
代理人 ：
周慧云
优先权 ：
CN202111387109.1
主分类号 ：
G16C20/30
IPC分类号 ：
G16C20/30 G16C20/20 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G16
特别适用于特定应用领域的信息通信技术
G16C
计算化学;化学信息学; 计算材料科学
G16C20/30
•预测化合物、组合物或混合物的性质
法律状态
2022-04-12 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
文件下载
暂无PDF文件可下载
