一种基于多模态特征融合的化合物-靶标结合亲和力预测方法

本发明公开了一种基于多模态特征融合的化合物‑靶标结合亲和力预测方法，涉及化合物活性预测技术领域，其技术要点为：包括数据采集、多模态特征表征、多模态特征提取与融合以及亲和力预测的步骤对化合物活性进行预测。通过人工智能算法辅助解决化合物活性预测耗时较长、成本高、效率低等问题，通过借鉴人脑的多分层结构、神经元信息交互的逐层分析处理机制，能够自适应、自学习地对信息进行并行处理。结合亲和力提供了化合物‑靶标对之间相互作用的强度信息，通过深度学习方法预测化合物‑靶标之间的亲和力，分析化合物的特定生物活性与关键作用靶点。