公开(公告)号：CN119252371A

公开(公告)日：2025-01-03

申请号：CN202411333728.6

申请日：2024-09-24

Applicant: 浙江大学

Inventor： 康玉 ,  张忆雪 ,  侯廷军 ,  吴佳璐 ,  吴振兴 ,  方美静

IPC: G16C20/30 ,  G16C20/70 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G16C20/90 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0985

Abstract: 本发明公开了一种基于多模态对比学习的P‑糖蛋白抑制剂和底物预测方法，包括：构建P‑糖蛋白抑制剂和底物的数据集；利用深度学习方法构建P‑糖蛋白抑制剂和底物预测模型；输入到构建的P‑糖蛋白抑制剂和底物预测模型中，将对比损失和分类损失联合得到总损失函数，通过总损失函数训练并优化P‑糖蛋白抑制剂和底物预测模型的参数；将待预测的化合物数据输入到优化后的P‑糖蛋白抑制剂和底物预测模型，输出最终的分类结果，判断化合物是否为P‑糖蛋白抑制剂和底物。本发明提升了模型预测精度和泛化性能，并实现了模型的可解释性，为药物开发中的分子设计提供可靠的科学依据。