申请/专利权人：腾讯科技(深圳)有限公司

申请日：2021-08-23

公开（公告）日：2023-02-24

公开（公告）号：CN115713983A

主分类号：G16C20/50

分类号：G16C20/50;G16C20/30;G16C20/70

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.05.12#实质审查的生效;2023.02.24#公开

摘要：本申请提供了一种苗头化合物的发现方法、装置、设备及存储介质，包括：获取具有初始参数的元学习模型；获取目标靶点和多个历史靶点各自的活性数据，对第一靶点的活性数据进行划分，得到第一靶点对应的训练集和原始测试集，在元学习方法中，针对多个原始测试样本中的任一个原始测试样本，在多个训练样本中选择原始测试样本对应的训练样本，对原始测试样本和原始测试样本对应的训练样本进行混合处理，得到混合处理结果；根据所有第一靶点各自的混合处理结果对初始参数进行优化，得到第一参数；根据第一参数、元学习模型和目标靶点的活性数据确定针对目标靶点的苗头化合物，使得确定的苗头化合物准确度更高。

主权项：1.一种苗头化合物的发现方法，其特征在于，包括：获取具有初始参数的元学习模型；获取目标靶点和多个历史靶点各自的活性数据，针对所述目标靶点和多个历史靶点中的任一个靶点，所述靶点的每个活性数据包括：针对所述靶点的苗头化合物的分子结构和所述分子结构针对所述靶点的活性值；对第一靶点的活性数据进行划分，以得到所述第一靶点对应的训练集和原始测试集，所述训练集包括多个训练样本，所述原始测试集包括多个原始测试样本，所述第一靶点是所述多个历史靶点中的任一个历史靶点，或者，所述第一靶点是所述目标靶点和所述多个历史靶点中的任一个靶点；在元学习方法中，针对所述多个原始测试样本中的任一个原始测试样本，在所述多个训练样本中选择所述原始测试样本对应的训练样本，对所述原始测试样本和所述原始测试样本对应的训练样本进行混合处理，得到混合处理结果；根据所有第一靶点各自的混合处理结果对所述初始参数进行优化，得到第一参数；根据所述第一参数、所述元学习模型和所述目标靶点的活性数据确定针对所述目标靶点的苗头化合物。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 腾讯科技(深圳)有限公司 苗头化合物的发现方法、装置、设备及存储介质

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