多模态特征融合模型在药物靶标结合亲和力预测的应用

本发明涉及药物靶标相互作用的领域，公开了一种多模态特征融合模型在药物靶标结合亲和力预测的应用，包括以下步骤：S1.获取药物靶标结合亲和力的原始数据集，将数据集中的结合亲和力指数作为训练集、测试集的标签；S2.利用原始数据集中提供的药物序列和靶标序列表示获取其他模态的表示信息，并对获取的不同模态的药物和靶标的表示信息进行预处理操作，将它们处理为模型可以接受的特征向量形式；S3.将药物、靶标的多模态的特征向量以及结合亲和力标签分别保存为pytorchtensor(.pt)的形式。本发明中，通过运用预训练模型去学习药物和蛋白质序列的浅层表征，克服了药物靶标结合亲和力数据集不足的问题。