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2023-07-02 发布于四川
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一种基于端到端学习的化合物和蛋白质相互作用与亲和力预测方法.pdf

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本发明公开了一种基于端到端学习的化合物和蛋白质相互作用与亲和力预测方法，包括：将化合物的分子式转换为原子邻接图，使用图注意力网络学习化合物每个原子的表征向量；将蛋白质氨基酸序列切分为残基序列，使用卷积神经网络模型学习残基的表征向量；构建双向注意力网络模型来融合所有原子和残基的表征向量，得到化合物特征向量和蛋白质特征向量；使用神经网络并根据化合物和蛋白质的特征向量，对化合物与蛋白质之间的相互作用以及亲和力进行预测。本发明既可以用于化合物和蛋白质相互作用的预测，又能够预测二者之间的结合亲和力，而且预

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113744799 A (43)申请公布日 2021.12.03 (21)申请号 202111037945.7 (22)申请日 2021.09.06 (71)申请人中南大学地址 41

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