摘要
本发明公开了一种基于多模态融合的对化学物发育毒性预测的方法及装置。该方法包括如下步骤:获得模型所需数据(化合物的SMILES);将该化合物的SMILES保存到装置中;装置会自动调用环境中的预置数据文件、Python及相关库对化学描述符、生物活性和批量关键分子对接3个模态的数据进行计算,产生数千个特征被进一步调用并输入至预先训练好的发育毒性预测模型(多模态融合建模);发育毒性预测模型的输出结果为该数据来源化学物的发育毒性风险预测值以及可疑风险结构。若预测值大于0.5则同时筛选出关键分子对接的对接分数较高的蛋白对应的基因进行注释与功能分析,以达到细分预测的目的,对新兴化学物的鉴别具有重要意义。
技术关键词
LDA主题模型
多模态
数据
毒性预测方法
基因
模态特征
预测装置
富集
生成文档
分子
序列
注意力机制
随机噪声
批量
显示器
加氢
配体
描述符
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