本發(fā)明揭示了一種基于多任務圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分子毒性預測方法和裝置,該方法包括以下步驟:S1:毒性數(shù)據(jù)集的準備,得到用化學分子規(guī)范表達式表示的毒性數(shù)據(jù);S2:使用S1步驟中得到的用化學分子規(guī)范表達式的毒性數(shù)據(jù),生成原子節(jié)點特征向量;S3:使用S1步驟中得到的用化學分子規(guī)范表達式的毒性數(shù)據(jù),生成邊信息特征向量;S4:基于S2步驟得到的原子節(jié)點特征向量和和S3步驟得到的邊信息特征向量,構(gòu)建基于多任務圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分子毒性預測模型;S5:對模型進行性能驗證。針對分子毒性數(shù)據(jù)集設(shè)計的多任務圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),構(gòu)建自動學習分子圖結(jié)構(gòu)信息模型,能夠結(jié)合分子毒性任務間的關(guān)聯(lián)性,使用多任務學習方法來提升毒性預測任務的性能。
聲明:
“基于多任務圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分子毒性預測方法和裝置” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)