咨询电话:13280638997  
            	传真:0533-3110363
            	邮箱:kefu@shizifang.com
            
            
            
        
24小时咨询热线著 录 项 目:
| 专利/申请号: | CN202410902242.3 | 专利名称: | 一种基于三元混合级融合卷积神经网络的化合物血脑屏障渗透性预测方法 | 
| 申请日: | 2024-07-06 | 申请/专利权人 | 广东工业大学 | 
| 专利类型: | 发明 | 地址: | 广东省广州市越秀区东风东路729号 | 
| 专利状态: | 已下证 查询审查信息 | IPC分类号: | G16B15/00 分类检索 | 
| 公开/公告日: | 2025-01-14 | 转让价格: | 【平台担保交易】 | 
| 公开/公告号: | CN118918943B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 | 
| 浏览量: | 33 | 所属领域: | 医疗专利转让搜索 | 
摘 要:本发明提出一种基于三元混合级融合卷积神经网络的化合物血脑屏障渗透性预测方法,具体实现步骤如下:(1)对于获取到的化合物,提取所述化合物的SMILES表达式和分子结构图;(2)进行数据预处理操作:提取MGF、MFF和MDF,通过特征筛选分别得到P‑MGF,P‑MFF,P‑MDF,依次对P‑MGF、P‑MFF、P‑MDF进行归一化得到#imgabs0#、#imgabs1#、#imgabs2#;(3)构建三元混合级融合卷积神经网络,设计一个三元模块处理#imgabs3#、#imgabs4#、#imgabs5#三种特征集,将处理结果通过拼接层融合得到#imgabs6#,依次运用全连接层、输出层来处理#imgabs7#;(4)将#imgabs8#、#imgabs9#、#imgabs10#输入到三元混合级融合卷积神经网络,进行参数调整以得到最佳预测网络;(5)将最佳预测网络运用于待测化合物样本的预测。
| 交易方 | 企业 | 个人 | 
| 买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) | 
| 专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
| 专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
| 卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) | 
| 解除代理委托书(需盖公章)一式两份(如专利通过代理机构申请) | 解除代理委托书(需签字)一式两份(如专利通过代理机构申请) | |
| 专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
| 专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
| 专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) | 
| 日期 | 法律信息 | 备注 | 
| 申请号 | 专利名称 | 发布日期 | 
| 202110236438X | 【发明】一种基于进化算法与存档更新的蛋白质结构预测方法 | 2025/04/21 | 
| 2024109022423 | 【发明】一种基于三元混合级融合卷积神经网络的化合物血脑屏障渗透性预测方法 | 2025/08/25 | 
| 2019100855549 | 【发明】一种基于深度神经网络的蛋白质二级结构预测方法 | 2025/08/05 | 
| 2021101530448 | 【发明】一种基于多尺度卷积注意力神经网络的蛋白质二级结构预测方法 | 2025/04/07 | 
| 2021107593277 | 【发明】一种基于轻量级深度卷积网络的蛋白质扭转角预测方法 | 2025/08/04 | 
| 2022101801177 | 【发明】基于深度中心点模型的蛋白质折叠识别方法及系统 | 2025/08/04 | 
| 2018107625011 | 【发明】一种基于Loop区域高斯扰动的群体蛋白质结构预测方法 | 2023/09/14 | 
| 2018105793154 | 【发明】一种基于Loop信息采样的群体蛋白质构象空间优化方法 | 2023/09/14 | 
| 2018100346864 | 【发明】一种基于二级结构相似度的蛋白质结构预测方法 | 2023/09/14 |