基于深度学习的多肽药物疗效与毒性预测模型

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基于深度学习的多肽药物疗效与毒性预测模型
申请号:CN202510946753
申请日期:2025-07-09
公开号:CN120932934A
公开日期:2025-11-11
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于深度学习的多肽药物疗效与毒性预测模型,本发明涉及多肽药物预测技术领域,该基于深度学习的多肽药物疗效与毒性预测模型,包括,构建多肽药物序列数值特征集合,构建多肽药物拓扑结构特征集合,双特征拼接,输出预测结果。本发明通过构建多肽药物序列数值特征集合与构建多肽药物拓扑结构特征集合,使得特征维度更加全面,互补信息,避免单一特征的偏差导致预测结果失衡,在此基础上,将双特征拼接,并引入权重系数,避免多肽药物的疗效及毒性预测中,存在多肽药物序列数值特征权重大于多肽药物拓扑结构特征权重,最终在预测模型上结合均方误差与交叉熵损失的交叉均衡,提升了多肽药物疗效与毒性预测的准确性。
技术关键词
拓扑结构特征 多肽 数值 药物预测技术 神经网络深度学习 序列特征 编码向量 样本 节点特征 注意力机制 非线性 矩阵 误差 分支 数据 参数 偏差
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