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公开(公告)号：CN111210878A
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN202010009558.1
申请日：2020-01-06
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的药物预测方法。本发明基于药物发现进行原子层面的学习，从而进行毒性预测。通过将SIMLE格式的数据通过原子向量切分，word2vec向量映射转化为一组向量，然后将这组向量放入LSTM神经网络中进行训练，最后将LSTM输出的结果放入sigmoid分类器中，得到分子是否有毒，相对现有的预测方法具有良好的可行性和优越性。
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