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申请/专利权人：广东工业大学

摘要：本发明提出一种基于三元混合级融合卷积神经网络的化合物血脑屏障渗透性预测方法，具体实现步骤如下：（1）对于获取到的化合物，提取所述化合物的SMILES表达式和分子结构图；（2）进行数据预处理操作：提取MGF、MFF和MDF，通过特征筛选分别得到P‑MGF，P‑MFF，P‑MDF，依次对P‑MGF、P‑MFF、P‑MDF进行归一化得到、、；（3）构建三元混合级融合卷积神经网络，设计一个三元模块处理、、三种特征集，将处理结果通过拼接层融合得到，依次运用全连接层、输出层来处理；（4）将、、输入到三元混合级融合卷积神经网络，进行参数调整以得到最佳预测网络；（5）将最佳预测网络运用于待测化合物样本的预测。

主权项：1.一种基于三元混合级融合卷积神经网络的化合物血脑屏障渗透性预测方法，其特征在于利用分子结构图特征、分子指纹特征和分子描述符特征，并使用三元混合级融合卷积神经网络预测化合物通过血脑屏障的渗透性，该方法包括以下步骤：S1、对于获取到的化合物，提取所述化合物的SMILES表达式，并利用化学工具包生成所述化合物的分子结构图；S2、进行数据预处理操作：提取所述分子结构图的分子结构图特征集MGF；根据所述化 合物的SMILES表达式提取分子指纹特征集MFF和分子描述符特征集MDF；对MGF进行特征筛 选得到主成分结构特征集P-MGF，对MFF进行特征筛选得到主成分指纹特征集P-MFF，对MDF 进行特征筛选得到主成分描述符特征集P-MDF；对P-MGF、P-MFF、P-MDF依次进行归一化，得 到归一化结构特征集、归一化指纹特征集、归一化描述符特征集； S3、构建三元混合级融合卷积神经网络，设计一个三元模块处理、、依次得到第 一特征、第二特征、第三特征，将、、通过拼接层得到融合特征，依次运用全连 接层、输出层来处理，预测得到所述化合物的BBB标签； S4、训练所述三元混合级融合卷积神经网络，将、、输入到所述三元混合级融合 卷积神经网络中，进行参数调整以得到最佳预测网络； S5、将待测化合物经过S1和S2，得到所述待测化合物的归一化结构特征集、归一化指 纹特征集、归一化描述符特征集，将、、输入至所述最佳预测网络，预测得到所述 待测化合物的BBB标签。

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