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申请/专利权人：北京悦康科创医药科技股份有限公司
摘要：本申请涉及一种阳离子脂质筛选模型的构建及训练方法、装置、介质及程序产品。获取包含阳离子脂质对组织细胞的转染效率的第一数据集和第二数据集，构建包含分子信息编码部和深度学习模型的阳离子脂质筛选模型，分子信息编码部用于生成分子结构词元字典和阳离子脂质分子信息的编码向量，并将编码向量输入深度学习模型；利用第一数据集对分子信息编码部和深度学习模型进行第一联合训练，使模型学习到阳离子脂质转染效率通用规律；利用第二数据集并结合第一数据集进行第二联合训练，直至生成与第一联合训练后分子结构词元字典基本相同的分子结构词元字典。本申请的模型泛化能力更强，转染效率预测更准确，阳离子脂质设计针对性更强，筛选效率更高。
主权项：1.一种阳离子脂质筛选模型的构建及训练方法，其特征在于，包括：获取包含第一阳离子脂质的第一数据集，其中，所述第一数据集中的第一阳离子脂质带有对第一组织细胞的转染效率标注；获取包含第二阳离子脂质的第二数据集，其中，所述第二数据集中的第二阳离子脂质带有对第二组织细胞的转染效率标注；并且，所述第一阳离子脂质与所述第二阳离子脂质的阳离子脂质分子结构不同；构建包含级联的分子信息编码部和深度学习模型的阳离子脂质筛选模型，其中，所述分子信息编码部用于生成分子结构词元字典，并基于所生成的分子结构词元字典将阳离子脂质分子信息转换为编码向量，以便将转换得到的编码向量作为深度学习模型的输入信息；利用所述第一数据集，对分子信息编码部和深度学习模型进行第一联合训练，并使得第一联合训练后的深度学习模型所预测的第一阳离子脂质对第一组织细胞的转染效率的准确率高于第一阈值；利用所述第二数据集，结合所述第一数据集，对第一联合训练后的分子信息编码部和深度学习模型进行第二联合训练，并且使得第二联合训练后的分子信息编码部生成的分子结构词元字典与第一联合训练后的分子信息编码部生成的分子结构词元字典之间的偏差低于第二阈值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京悦康科创医药科技股份有限公司 阳离子脂质筛选模型的构建及训练方法、装置、介质及程序产品
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