[发明专利]一种基于多任务图神经网络的分子毒性预测方法和装置有效
| 申请号： | 202110542907.0 | 申请日： | 2021-05-18 |
| 公开（公告）号： | CN113257369B | 公开（公告）日： | 2022-08-30 |
| 发明（设计）人： | 姜榕;吴建盛;胡海峰;朱燕翔 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G16C20/70 | 分类号： | G16C20/70;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏科专利代理有限责任公司 32102 | 代理人： | 范丹丹 |
| 地址： | 210046 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明揭示了一种基于多任务图神经网络的分子毒性预测方法和装置，该方法包括以下步骤：S1：毒性数据集的准备，得到用化学分子规范表达式表示的毒性数据；S2：使用S1步骤中得到的用化学分子规范表达式的毒性数据，生成原子节点特征向量；S3：使用S1步骤中得到的用化学分子规范表达式的毒性数据，生成边信息特征向量；S4：基于S2步骤得到的原子节点特征向量和和S3步骤得到的边信息特征向量，构建基于多任务图神经网络的分子毒性预测模型；S5：对模型进行性能验证。针对分子毒性数据集设计的多任务图神经网络，构建自动学习分子图结构信息模型，能够结合分子毒性任务间的关联性，使用多任务学习方法来提升毒性预测任务的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 任务 神经网络 分子 毒性 预测 方法 装置 | ||
【主权项】：
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