摘要
本发明公开了一种基于多模态融合和GANs模型的对化学物进行大鼠染毒实验血生化和血常规指标生成式预测的方法,包括:S1、获取待预测的化学物的SMILES式;S2、获取该化学物3个模态的数据,包括分子机构、生物活性和批量的关键分子对接活性;S3、将3个模态数据合并染毒剂量、染毒时间,并输入预先训练好的替代大鼠实验预测模型中;S4、替代大鼠实验预测模型的输出结果为该数据来源化学物的设定染毒剂量与设定染毒时间下的血生化与血常规的25个指标的生成式预测值。本发明大大提高了预测精度和效率,可以有效辅助对新型化学物的毒性鉴定与管理,有效节省实验人员的时间于精力,还节约了动物资源提高了动物福利。
技术关键词
生成神经网络
大鼠
数据
多模态
LDA主题模型
指标
模态特征
预测装置
基因
LDA模型
特征提取网络
批量
生成文档
分子
注意力机制
随机噪声
序列
显示器
系统为您推荐了相关专利信息
人脸识别模型
人脸识别方法
人脸图像信息
人脸图像特征
人脸识别装置
车载激光雷达
清洗方法
训练深度学习模型
镜面
车辆智能控制技术
调度算法
指标
评分算法
集群主节点
容器调度方法
机器学习模型
图像识别方法
形态
图像识别系统
分类阈值