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龍圖騰網(wǎng)恭喜南京醫(yī)科大學(xué)申請的專利一種基于多模態(tài)融合的對化學(xué)物發(fā)育毒性預(yù)測的方法及裝置獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119274688B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-18發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202411372809.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G16C20/30；該發(fā)明授權(quán)一種基于多模態(tài)融合的對化學(xué)物發(fā)育毒性預(yù)測的方法及裝置是由吳沛豪;吳克勤;袁彥;吳峰;袁士迪;張修齊;張?zhí)硪?孫光華;湯秋勤;馬錦旗;葛紅山;吳煒設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-09-29向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于多模態(tài)融合的對化學(xué)物發(fā)育毒性預(yù)測的方法及裝置在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)融合的對化學(xué)物發(fā)育毒性預(yù)測的方法及裝置。該方法包括如下步驟：獲得模型所需數(shù)據(jù)化合物的SMILES；將該化合物的SMILES保存到裝置中；裝置會自動調(diào)用環(huán)境中的預(yù)置數(shù)據(jù)文件、Python及相關(guān)庫對化學(xué)描述符、生物活性和批量關(guān)鍵分子對接3個模態(tài)的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，產(chǎn)生數(shù)千個特征被進(jìn)一步調(diào)用并輸入至預(yù)先訓(xùn)練好的發(fā)育毒性預(yù)測模型多模態(tài)融合建模；發(fā)育毒性預(yù)測模型的輸出結(jié)果為該數(shù)據(jù)來源化學(xué)物的發(fā)育毒性風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測值以及可疑風(fēng)險(xiǎn)結(jié)構(gòu)。若預(yù)測值大于0.5則同時篩選出關(guān)鍵分子對接的對接分?jǐn)?shù)較高的蛋白對應(yīng)的基因進(jìn)行注釋與功能分析，以達(dá)到細(xì)分預(yù)測的目的，對新興化學(xué)物的鑒別具有重要意義。

本發(fā)明授權(quán)一種基于多模態(tài)融合的對化學(xué)物發(fā)育毒性預(yù)測的方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于多模態(tài)融合的對化學(xué)物發(fā)育毒性預(yù)測方法，其特征在于包括如下步驟：步驟S1、獲取待預(yù)測的化學(xué)物的SMILES式；步驟S2、獲取該化學(xué)物3個模態(tài)的數(shù)據(jù)，包括分子結(jié)構(gòu)、生物活性和關(guān)鍵分子對接活性；包括如下步驟：步驟S21、通過HPO表型數(shù)據(jù)庫檢索出與人類發(fā)育疾病表型相關(guān)的關(guān)鍵基因，使用AlphaFold預(yù)測出一系列對應(yīng)的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的pdbqt文件，經(jīng)過去除配體、加氫處理，保存以備后續(xù)調(diào)用；步驟S22、根據(jù)待測化學(xué)物SMILES式，計(jì)算出該化學(xué)物的3D分子結(jié)構(gòu)，并抽象提取出特征，此為第1個模態(tài)數(shù)據(jù)；獲得第1個模態(tài)數(shù)據(jù)時：步驟221、該模態(tài)特征作為50×50的矩陣保存，所有數(shù)值向中心填充，邊緣以隨機(jī)噪聲填充；步驟S23、根據(jù)待測化學(xué)物SMILES式，計(jì)算出化學(xué)物的生物活性數(shù)據(jù)，提取出特征，此為第2個模態(tài)數(shù)據(jù)；獲得第2個模態(tài)數(shù)據(jù)時：步驟231、該模態(tài)特征作為25×128的矩陣保存；步驟S24、根據(jù)待測化學(xué)物SMILES式，計(jì)算出該化學(xué)物的3D分子結(jié)構(gòu)，并進(jìn)行去配體加氫處理，生成pbdqt文件；調(diào)用步驟S21中的蛋白質(zhì)大分子的pdbqt文件一起進(jìn)行批量的分子對接，生成一個對接活性序列，此為第3個模態(tài)數(shù)據(jù)；步驟S3、將3個模態(tài)數(shù)據(jù)輸入預(yù)先訓(xùn)練好的發(fā)育毒性預(yù)測模型中；步驟S4、發(fā)育毒性預(yù)測模型預(yù)測的結(jié)果為該化學(xué)物存在發(fā)育毒性的概率值；獲得第3個模態(tài)數(shù)據(jù)時：步驟241、基于genecards數(shù)據(jù)庫文本數(shù)據(jù)挖掘的LDA主題模型進(jìn)行基因分類；所述LDA主題模型由以下步驟得到：Ⅰ為每個gene的描述文檔隨機(jī)選擇一系列主題；Ⅱ?qū)τ谖臋n中的每個詞匯，根據(jù)當(dāng)前位置的主題分布，隨機(jī)選擇一個主題；Ⅲ根據(jù)所選主題下的詞匯分布，隨機(jī)生成一個詞匯；Ⅳ使用吉布斯采樣或變分推斷算法，通過調(diào)整主題-詞匯分布和文檔-主題分布的參數(shù)，使得生成文檔的概率最大化，從而獲得LDA主題模型；步驟242、根據(jù)步驟241的LDA主題模型，將第3個模態(tài)的數(shù)據(jù)拆分成數(shù)個序列保存。

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