一种男性不育风险预测和风险特征描述的方法及装置

    公开(公告)号:CN117995410A

    公开(公告)日:2024-05-07

    申请号:CN202410267750.9

    申请日:2024-03-08

    Abstract: 本发明公开了一种男性不育风险预测和风险特征描述的方法及装置。该方法包括如下步骤:获得模型所需数据,该模型所需数据后续列出;将该数据输入到预先训练好的不育症风险预测模型中;不育症风险预测模型的输出结果为该数据来源样本的不育症风险以及当前生活状态下的可疑风险特征。本发明通过使用调查问卷与体格检查相结合等为男性不育风险预测模型提供更多的关联信息,以提高男性不育预测准确率。本发明使用多层神经网络模型,并采用粒子群算法对模型的超参数进行优化,最终获得较为可靠的风险预测模型。与此同时,本发明采用Shapley值法对黑盒模型进行解释,输出当前样本的风险特征排序,以此基于参考并提出建设性建议。

    一种基于多模态融合的对化学物发育毒性预测的方法及装置

    公开(公告)号:CN119274688A

    公开(公告)日:2025-01-07

    申请号:CN202411372809.7

    申请日:2024-09-29

    Abstract: 本发明公开了一种基于多模态融合的对化学物发育毒性预测的方法及装置。该方法包括如下步骤:获得模型所需数据(化合物的SMILES);将该化合物的SMILES保存到装置中;装置会自动调用环境中的预置数据文件、Python及相关库对化学描述符、生物活性和批量关键分子对接3个模态的数据进行计算,产生数千个特征被进一步调用并输入至预先训练好的发育毒性预测模型(多模态融合建模);发育毒性预测模型的输出结果为该数据来源化学物的发育毒性风险预测值以及可疑风险结构。若预测值大于0.5则同时筛选出关键分子对接的对接分数较高的蛋白对应的基因进行注释与功能分析,以达到细分预测的目的,对新兴化学物的鉴别具有重要意义。

    一种男性不育风险预测和风险特征描述的方法及装置

    公开(公告)号:CN117995410B

    公开(公告)日:2024-06-28

    申请号:CN202410267750.9

    申请日:2024-03-08

    Abstract: 本发明公开了一种男性不育风险预测和风险特征描述的方法及装置。该方法包括如下步骤:获得模型所需数据,该模型所需数据后续列出;将该数据输入到预先训练好的不育症风险预测模型中;不育症风险预测模型的输出结果为该数据来源样本的不育症风险以及当前生活状态下的可疑风险特征。本发明通过使用调查问卷与体格检查相结合等为男性不育风险预测模型提供更多的关联信息,以提高男性不育预测准确率。本发明使用多层神经网络模型,并采用粒子群算法对模型的超参数进行优化,最终获得较为可靠的风险预测模型。与此同时,本发明采用Shapley值法对黑盒模型进行解释,输出当前样本的风险特征排序,以此基于参考并提出建设性建议。

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