公开(公告)号：CN119400236A

公开(公告)日：2025-02-07

申请号：CN202411350596.8

申请日：2024-09-26

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 卢慧甍 ,  张轶峰 ,  张天民 ,  段苏扬 ,  杨宣枭 ,  薛伟 ,  徐畅 ,  杨慧

IPC: G16B20/00 ,  G16B40/00 ,  G16B50/00 ,  G06F18/27 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习和分子对接的嗅觉受体功能预测方法，包括：获取源域数据集和目标域数据集；使用特征提取模块通过将特征向量合并输入到全连接神经网络来搭建功能预测模型；使用源域数据集对功能预测模型进行预训练，并使用目标域数据集对功能预测模型进行微调得到第一步迁移学习模型；判断待预测嗅觉受体功能的目标物种与目标域数据集对应的物种是否一致，若一致即使用第一步迁移学习模型进行嗅觉受体功能预测；若不一致，即在第一步迁移学习模型的基础上进行一步或更多步微调直至得到用于进行嗅觉受体功能预测的第二步迁移学习模型。本发明方法有效结合实验数据、分子模拟和深度学习技术，实现了对大规模嗅觉受体功能的快速准确预测。