一种基于三元混合级融合卷积神经网络的化合物血脑屏障渗透性预测方法

本发明提出一种基于三元混合级融合卷积神经网络的化合物血脑屏障渗透性预测方法，具体实现步骤如下：（1）对于获取到的化合物，提取所述化合物的SMILES表达式和分子结构图；（2）进行数据预处理操作：提取MGF、MFF和MDF，通过特征筛选分别得到P‑MGF，P‑MFF，P‑MDF，依次对P‑MGF、P‑MFF、P‑MDF进行归一化得到、、；（3）构建三元混合级融合卷积神经网络，设计一个三元模块处理、、三种特征集，将处理结果通过拼接层融合得到，依次运用全连接层、输出层来处理；（4）将、、输入到三元混合级融合卷积神经网络，进行参数调整以得到最佳预测网络；（5）将最佳预测网络运用于待测化合物样本的预测。