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申请/专利权人：兰州大学
摘要：本发明公开了一种学习分子表征的自监督方法及系统，方法包括：S1、从PubChem中抽取分子的化学结构编码，生成预处理数据集；S2、基于transformerencoder构建用于预训练的初始深度学习模型InChINet；S3、将所述预处理数据集输入InChINet模型中对模型进行训练，得到预训练后的InChINet模型；S4、基于所述预训练后的InChINet模型得到待检测分子的分子表征。本发明的InChINet模型以低成本快速高效地输出高质量的分子表征，能够精准地预测分子性质、药物‑药物相互作用，可以应用于药物发现中的各个环节，加速了药物发现进程。
主权项：1.一种学习分子表征的自监督方法，其特征在于，所述方法包括：S1、从PubChem中抽取分子的化学结构编码，生成预处理数据集；S2、基于transformerencoder构建用于预训练的初始深度学习模型InChINet；S3、将所述预处理数据集输入InChINet模型中对模型进行训练，得到预训练后的InChINet模型；S4、基于所述预训练后的InChINet模型得到待检测分子的分子表征。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 兰州大学 一种学习分子表征的自监督方法及系统
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