基于对比学习的药物-靶标结合亲和力预测模型训练方法及预测方法

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基于对比学习的药物-靶标结合亲和力预测模型训练方法及预测方法
申请号:CN202511085834
申请日期:2025-08-04
公开号:CN120954561A
公开日期:2025-11-14
类型:发明专利
摘要
基于对比学习的药物‑靶标结合亲和力预测模型训练方法及预测方法,属于药物‑靶标结合亲和力预测技术领域。为了解决现有基于对比学习的DTA预测中存在的模型预测效果有待于提高的问题,本发明根据计算药物分子结构之间的相似性、靶标序列之间的相似性,以及亲和图中药物之间的相似性、靶标之间的相似性来选取正负样本以优化对比学习的效果,通过提取序列、分子结构和亲和图三个不同尺度的药物靶标特征,充分利用药物和靶标信息,通过多尺度特征对比学习框架捕捉跨尺度特征信息之间的潜在关系,最大化不同尺度之间的互信息,并且进行特征对齐和特征融合,进而基于对比损失得到预测模型,利用预测模型来实现药物‑靶标结合亲和力预测。
技术关键词
亲和力预测模型 靶标 药物 特征提取网络 卷积神经网络提取特征 样本 嵌入特征 序列特征 多尺度特征 节点 数据 分子 邻域 矩阵 框架 关系
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