一种基于深度神经网络的肝微粒体化合物稳定性预测方法

本发明属于生物技术领域，具体涉及一种基于深度神经网络的肝微粒体化合物稳定性预测方法，包括获取肝微粒体化合物分子数据，其中每一肝微粒体化合物分子表示为对应的SMILES字符串；对肝微粒体化合物分子数据进行字符基团转ID处理，得到矩阵向量数据；构建深度神经网络模型；采用矩阵向量数据训练深度神经网络模型，计算损失并反向传播训练模型参数；采用训练完成的深度神经网络模型实现肝微粒体化合物稳定性预测；本发明能够进行高精度的分子稳定性预测。