一种LNP转染效率预测模型构建方法及装置

本发明涉及深度学习技术领域，公开了一种LNP转染效率预测模型构建方法及装置，该方法包括：获取可电离脂质分子数据集并构建分子对；确定生成分子对中每个分子一一对应的差异结构掩码；对分子对中的每个分子进行分词编码处理，确定每个分子对应的分子特征向量；基于差异结构掩码以及分子特征向量，确定每个分子对应的差异结构特征向量；基于差异结构特征向量，获得分子中两个分子间的差异结构特征向量；基于分子对中每个分子一一对应的分子特征向量、分子对中两个分子间的差异结构特征向量对模型进行训练，构建LNP转染效率预测模型。本发明构建的模型充分考虑了可电离脂质分子的特殊性以及相似性，有效提高了模型的LNP转染效率预测准确性和泛化能力。