基于多层次特征融合的药物-靶标亲和力预测方法及系统

1.一种基于多层次特征融合的药物-靶标亲和力预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的药物-靶标亲和力预测方法，其特征在于，从药物的smiles序列中提取出分子图和分子指纹特征，从靶标的蛋白质序列中提取出n-grams特征，构建了两个新的数据集，db_k和db_e，

3.根据权利要求2所述的药物-靶标亲和力预测方法，其特征在于，maccs指纹、pubchem指纹和药效团erg指纹三种指纹连接在以下公式中，以确保分子结构的精确表示，具体为：

4.根据权利要求2所述的药物-靶标亲和力预测方法，其特征在于，从靶标的蛋白质序列中提取出n-grams特征的方法包括如下步骤：

5.根据权利要求4所述的药物-靶标亲和力预测方法，其特征在于，当k分别设置为1,2,3时，为每个蛋白质序列获得一个8420维，即201+202+203的的特征向量，归一化处理表示如下：

6.根据权利要求1所述的药物-靶标亲和力预测方法，其特征在于，五个通道中，第一与第五通道分别使用残差扩张卷积神经网络和多尺度卷积神经网络提取药物smiles序列和靶标的蛋白质序列特征；

7.根据权利要求6所述的药物-靶标亲和力预测方法，其特征在于，还包括有应用交叉注意块来捕获药物的smiles序列和分子图之间的交互特征的步骤，具体包括：

8.权利要求1-7任一项所述的药物-靶标亲和力的预测系统，其特征在于，包括：

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1-7任一所述药物-靶标亲和力预测方法的步骤。

10.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7任一项所述药物-靶标亲和力预测方法的步骤。