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龙图腾网恭喜腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利一种数据筛选方法、装置、设备及存储介质、程序产品获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115116563B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210356611.4，技术领域涉及：G16C20/64；该发明授权一种数据筛选方法、装置、设备及存储介质、程序产品是由刘硕;徐挺洋;荣钰设计研发完成，并于2022-04-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数据筛选方法、装置、设备及存储介质、程序产品在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种数据筛选方法、装置、设备及存储介质、程序产品，该方法包括：获取目标化合物分子的表示数据；调用亲和力预测模型对目标化合物分子的表示数据进行处理，得到目标化合物分子与目标对象之间的亲和力预测结果；其中，亲和力预测模型是基于无标签的第一训练数据集进行自监督预训练，以及基于有标签的第二训练数据集进行精调得到的，第一训练数据集包括第一样本化合物分子，第二训练数据集包括第二样本化合物分子、第二样本化合物分子与目标对象之间的亲和力参考标签；基于亲和力预测结果确定目标化合物分子的筛选结果。采用本申请，可以准确高效地进行化合物分子筛选。

本发明授权一种数据筛选方法、装置、设备及存储介质、程序产品在权利要求书中公布了：1.一种数据筛选方法，其特征在于，所述方法包括：获取第一训练数据集以及第二训练数据集；基于所述第一训练数据集对初始预测模型进行自监督预训练，得到基础预测模型；基于所述第二训练数据集对所述基础预测模型进行精调，得到亲和力预测模型；获取目标化合物分子的表示数据；调用所述亲和力预测模型对所述目标化合物分子的表示数据进行处理，得到所述目标化合物分子与目标对象之间的亲和力预测结果；基于所述亲和力预测结果确定所述目标化合物分子的筛选结果；所述基于所述第一训练数据集对初始预测模型进行自监督预训练，得到基础预测模型，包括：获取所述第一训练数据集包括的第一样本化合物分子中每个原子的药效团特征信息；基于所述每个原子的药效团特征信息确定所述每个原子的自监督标签；基于所述第一样本化合物分子包括的每个原子的自监督标签，确定所述每个原子的药效团特征数量；获取药效团特征数量大于或等于预设数值的第一类原子；从药效团特征数量小于所述预设数值的原子中，基于目标采样率确定第二类原子；将所述第一类原子和所述第二类原子作为目标原子；对所述第一样本化合物分子中的所述目标原子进行遮蔽处理，得到遮蔽后的第一样本化合物分子；调用初始预测模型对所述遮蔽后的第一样本化合物分子进行预测处理，得到所述目标原子的药效团特征预测标签；基于所述目标原子的药效团特征预测标签以及自监督标签调整所述初始预测模型的模型参数，得到基础预测模型。

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