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申请/专利权人：哈尔滨工程大学
摘要：一种基于长短时记忆网络和注意力机制的分子活性预测方法，它属于深度学习和生物信息领域。本发明的目的是为解决由于分子相互作用的动态性和高度复杂性，导致现有方法对2型大麻素受体的配体活性预测的准确率低的问题。本发明利用分子指纹来全面捕捉分子的化学特性，分子指纹经过组合，可以为后续模型提供丰富的分子信息。并利用LSTM单元来处理分子序列数据，将分子的结构信息编码成中间表示。将点积注意力机制应用于LSTM层的输出，可以增强模型对不同特征的关注程度，使得预测网络可以自动关注对分类任务最有帮助的特征，因此，本发明方法可以更好的适应分子相互作用的动态性和高度复杂性。本发明方法可以应用于分子活性预测领域。
主权项：1.一种基于长短时记忆网络和注意力机制的分子活性预测方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤：步骤一、获取2型大麻素受体和配体数据对，并利用获取的全部数据对组成训练集；步骤二、对训练集中的数据对进行预处理后，再将配体活性信息缺失的数据对从训练集中剔除，并为剩余的每个数据对分别生成分子指纹；步骤三、利用步骤二生成的分子指纹对搭建的配体活性预测网络进行训练，将分子指纹所对应配体的活性作为训练标签；步骤四、对于活性待预测的化合物，根据2型大麻素受体和化合物生成待预测的分子指纹，再将待预测的分子指纹输入训练好的配体活性预测网络，通过配体活性预测网络输出活性预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工程大学 一种基于长短时记忆网络和注意力机制的分子活性预测方法
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