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申请/专利权人：天津贝芸科技有限公司
摘要：本发明涉及人工智能药物研发技术领域，具体公开了一种基于融合指纹的分子ADMET性质预测方法及模型，方法包括：获取无标注化合物数据集；利用无标注化合物数据集对小分子预测大模型进行预训练，得到预训练后的小分子预测大模型；获取有标注化合物数据集；利用有标注化合物数据集对预训练后的小分子预测大模型进行微调，得到分子ADMET性质预测模型；利用分子ADMET性质预测模型预测小分子的ADMET性质。本发明构建的全新小分子预测大模型通过大规模活性小分子预训练得到了丰富的分子表征，并经过百余个数据集的微调，最终得到分子ADMET性质预测模型，其能够全面且准确的预测小分子的ADMET性质。
主权项：1.一种基于融合指纹的分子ADMET性质预测方法，其特征在于，包括：获取无标注化合物数据集；利用所述无标注化合物数据集对小分子预测大模型进行预训练，得到预训练后的小分子预测大模型；获取有标注化合物数据集；利用所述有标注化合物数据集对所述预训练后的小分子预测大模型进行微调，得到分子ADMET性质预测模型；利用所述分子ADMET性质预测模型预测小分子的ADMET性质；对SMILES字符串和InChi字符串进行分词，将小分子SMILES表达式表征为扩展连接指纹，得到分子表征张量A，分子表征张量A输入所述小分子预测大模型，所述小分子预测大模型的工作过程为：所述分子表征张量A通过词嵌入层，得到连续向量；所述连续向量分别通过Tranformer模型和RNN模型，得到分子表征张量B和分子表征张量C；将所述分子表征张量A、分子表征张量B和分子表征张量C拼接，得到融合分子表征张量；所述融合分子表征张量通过下游任务预测层，得到小分子的ADMET性质的预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津贝芸科技有限公司 一种基于融合指纹的分子ADMET性质预测方法及模型
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