公开(公告)号：CN119274688B

公开(公告)日：2025-04-18

申请号：CN202411372809.7

申请日：2024-09-29

Applicant: 南京医科大学

Inventor： 吴沛豪 ,  吴克勤 ,  袁彦 ,  吴峰 ,  袁士迪 ,  张修齐 ,  张添翼 ,  孙光华 ,  汤秋勤 ,  马锦旗 ,  葛红山 ,  吴炜

IPC: G16C20/30 ,  G16C20/70 ,  G06N3/0464

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。

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

Applicant: 南京医科大学

Inventor： 吴沛豪 ,  吴克勤 ,  袁彦 ,  吴峰 ,  袁士迪 ,  张修齐 ,  张添翼 ,  孙光华 ,  汤秋勤 ,  马锦旗 ,  葛红山 ,  吴炜

IPC: G16C20/30 ,  G16C20/70 ,  G06N3/0464

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。