本發明揭示了一種基于多任務圖神經網絡的分子毒性預測方法和裝置,該方法包括以下步驟:S1:毒性數據集的準備,得到用化學分子規范表達式表示的毒性數據;S2:使用S1步驟中得到的用化學分子規范表達式的毒性數據,生成原子節點特征向量;S3:使用S1步驟中得到的用化學分子規范表達式的毒性數據,生成邊信息特征向量;S4:基于S2步驟得到的原子節點特征向量和和S3步驟得到的邊信息特征向量,構建基于多任務圖神經網絡的分子毒性預測模型;S5:對模型進行性能驗證。針對分子毒性數據集設計的多任務圖神經網絡,構建自動學習分子圖結構信息模型,能夠結合分子毒性任務間的關聯性,使用多任務學習方法來提升毒性預測任務的性能。
聲明:
“基于多任務圖神經網絡的分子毒性預測方法和裝置” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)