基于神经网络的PROTAC分子降解率的预测系统及其构建方法

    公开(公告)号:CN113889183A

    公开(公告)日:2022-01-04

    申请号:CN202111043888.3

    申请日:2021-09-07

    摘要: 本发明公开了一种基于神经网络的PROTAC分子降解率的预测系统及其构建方法。所述神经网络包括:图卷积神经网络、加和池化层、全连接层、节点嵌入层、嵌入层和双向长短期记忆层;所述PROTAC分子包括靶蛋白配体、泛素连接酶配体和连接体;具体内容见正文。本发明的预测系统克服了由于PROTAC分子构效关系不明确产生的设计困难的问题。应用该预测系统可以获得经过人工智能神经网络筛选的具有预测的良好降解效果的分子,再去合成和进行细胞实验,有利于提高药物研发的成功率,缩短药物研发的周期和降低药物研发的成本。

    基于图神经网络的合成致死基因预测方法、装置、终端及介质

    公开(公告)号:CN115240777B

    公开(公告)日:2024-02-02

    申请号:CN202210953941.1

    申请日:2022-08-10

    摘要: 能力。本申请提供基于图神经网络的合成致死基因预测方法、装置、终端及介质,获取多个合成致死基因数据;对多个合成致死基因数据进行预处理;基于预处理后的合成致死基因数据,构建用于预测基因与基因之间是否存在合成致死关系的图神经网络模型。本发明提供了基于成对关系学习的图神经网络,其以两个基因之间成对相互作用的表示,从而进行合成致死关系的预测;图神经网络利用注意力机制,通过封闭子图中的加(56)对比文件Mincai Lai等.Predicting SyntheticLethality in Human Cancers via Multi-Graph Ensemble Neural Network.2021 43rdAnnual International Conference of theIEEE Engineering in Medicine & BiologySociety (EMBC).2021,1-4.

    基于神经网络的PROTAC分子降解率的预测系统及其构建方法

    公开(公告)号:CN113889183B

    公开(公告)日:2024-03-26

    申请号:CN202111043888.3

    申请日:2021-09-07

    摘要: 本发明公开了一种基于神经网络的PROTAC分子降解率的预测系统及其构建方法。所述神经网络包括:图卷积神经网络、加和池化层、全连接层、节点嵌入层、嵌入层和双向长短期记忆层;所述PROTAC分子包括靶蛋白配体、泛素连接酶配体和连接体;具体内容见正文。本发明的预测系统克服了由于PROTAC分子构效关系不明确产生的设计困难的问题。应用该预测系统可以获得经过人工智能神经网络筛选的具有预测的良好降解效果的分子,再去合成和进行细胞实验,有利于提高药物研发的成功率,缩短药物研发的周期和降低药物研发的成本。

    基于图神经网络的合成致死基因预测方法、装置、终端及介质

    公开(公告)号:CN115240777A

    公开(公告)日:2022-10-25

    申请号:CN202210953941.1

    申请日:2022-08-10

    摘要: 本申请提供基于图神经网络的合成致死基因预测方法、装置、终端及介质,获取多个合成致死基因数据;对多个合成致死基因数据进行预处理;基于预处理后的合成致死基因数据,构建用于预测基因与基因之间是否存在合成致死关系的图神经网络模型。本发明提供了基于成对关系学习的图神经网络,其以两个基因之间成对相互作用的表示,从而进行合成致死关系的预测;图神经网络利用注意力机制,通过封闭子图中的加权路径对合成致死机制进行解释。此外,大量的实验结果表明图神经网络比最好的基线有很大的优势,并且在多种实际情况下都有很好的泛化能力。