一种LNP转染效率预测模型构建方法及装置

    公开(公告)号:CN119479778B

    公开(公告)日:2025-04-25

    申请号:CN202411448574.5

    申请日:2024-10-16

    Abstract: 本发明涉及深度学习技术领域,公开了一种LNP转染效率预测模型构建方法及装置,该方法包括:获取可电离脂质分子数据集并构建分子对;确定生成分子对中每个分子一一对应的差异结构掩码;对分子对中的每个分子进行分词编码处理,确定每个分子对应的分子特征向量;基于差异结构掩码以及分子特征向量,确定每个分子对应的差异结构特征向量;基于差异结构特征向量,获得分子中两个分子间的差异结构特征向量;基于分子对中每个分子一一对应的分子特征向量、分子对中两个分子间的差异结构特征向量对模型进行训练,构建LNP转染效率预测模型。本发明构建的模型充分考虑了可电离脂质分子的特殊性以及相似性,有效提高了模型的LNP转染效率预测准确性和泛化能力。

    一种LNP转染效率预测模型构建方法及装置

    公开(公告)号:CN119479778A

    公开(公告)日:2025-02-18

    申请号:CN202411448574.5

    申请日:2024-10-16

    Abstract: 本发明涉及深度学习技术领域,公开了一种LNP转染效率预测模型构建方法及装置,该方法包括:获取可电离脂质分子数据集并构建分子对;确定生成分子对中每个分子一一对应的差异结构掩码;对分子对中的每个分子进行分词编码处理,确定每个分子对应的分子特征向量;基于差异结构掩码以及分子特征向量,确定每个分子对应的差异结构特征向量;基于差异结构特征向量,获得分子中两个分子间的差异结构特征向量;基于分子对中每个分子一一对应的分子特征向量、分子对中两个分子间的差异结构特征向量对模型进行训练,构建LNP转染效率预测模型。本发明构建的模型充分考虑了可电离脂质分子的特殊性以及相似性,有效提高了模型的LNP转染效率预测准确性和泛化能力。

    siRNA基因抑制效率筛选模型的构建及训练方法、装置和筛选方法

    公开(公告)号:CN119296635A

    公开(公告)日:2025-01-10

    申请号:CN202411813965.2

    申请日:2024-12-11

    Abstract: 本申请提供siRNA基因抑制效率筛选模型的构建及训练方法、装置和筛选方法。所述构建及训练方法包括获取目标mRNA的第一序列信息以及siRNA的第二序列信息;获取目标mRNA的第一空间图像信息以及siRNA的第二空间图像信息;构建siRNA基因抑制效率筛选模型,利用第一序列信息和第二序列信息对第一神经网络模型进行训练,以提取序列特征;利用第一空间图像信息和第二空间图像信息对第二神经网络模型进行训练,以提取空间结构特征;将序列特征和空间结构特征进行融合,利用融合后的融合特征对第三神经网络模型进行训练。如此,能够提高筛选对靶向基因具有抑制效率的siRNA的准确度。

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