基于多模态深度学习的蛋白质-RNA相互作用预测方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202510876080.5

申请日：

2025-06-27

公开(公告)号：

CN120766764A

公开(公告)日：

2025-10-10

发明(设计)人：

孙亮单晓笛

申请人：

山东第一医科大学（山东省医学科学院）

申请人地址：

250118 山东省济南市槐荫区青岛路6699号

IPC主分类号：

G16B20/30

IPC分类号：

G16B40/00 G16B15/30 G06F18/213 G06F18/23 G06N3/0442 G06N3/045 G06N3/047 G06N3/048 G06N3/084 G06N3/0464

代理机构：

济南舜科知识产权代理事务所(普通合伙) 37274

代理人：

狄方开

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

山东省泰安市

引用

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共 50 条

[1]

基于深度学习的天然产物-蛋白质相互作用预测方法 [P].

雷州 ;

李家博 ;

沈文枫 ;

陈思 .

中国专利 :CN120375972A ,2025-07-25

[2]

基于深度森林的蛋白质-蛋白质相互作用预测方法 [P].

于彬 ;

陈成 ;

张青梅 ;

王磊 ;

张岩 .

中国专利 :CN111210871A ,2020-05-29

[3]

基于多视图深度学习的化合物-蛋白质相互作用预测方法 [P].

魏乐义 ;

庞超 ;

龙文韬 .

中国专利 :CN113889179B ,2024-06-11

[4]

基于深度学习挖掘蛋白质相互作用类型的预测方法 [P].

黄剑平 ;

方杨越 .

中国专利 :CN115588463A ,2023-01-10

[5]

基于深度学习挖掘蛋白质相互作用类型的预测方法 [P].

黄剑平 ;

方杨越 .

中国专利 :CN115588463B ,2025-08-08

[6]

基于多视图深度学习的化合物-蛋白质相互作用预测方法 [P].

魏乐义 ;

庞超 ;

龙文韬 .

中国专利 :CN113889179A ,2022-01-04

[7]

基于深度学习的蛋白质相互作用位点的预测方法 [P].

胡子欣 ;

郭家兴 ;

胡小茜 ;

朱雪宁 .

中国专利 :CN118692553A ,2024-09-24

[8]

基于多模态融合的药物-蛋白质相互作用预测模型构建方法 [P].

孙霞 ;

王鑫 ;

姜婧婧 ;

张子晗 .

中国专利 :CN119580818A ,2025-03-07

[9]

基于多模态融合的药物-蛋白质相互作用预测模型构建方法 [P].

孙霞 ;

王鑫 ;

姜婧婧 ;

张子晗 .

中国专利 :CN119580818B ,2025-10-28

[10]

一种药物-蛋白质相互作用的深度学习预测方法 [P].

张永清 ;

罗洪 ;

龚美琴 ;

朱桂全 ;

李天豪 ;

熊术文 ;

王紫轩 ;

刘宇航 .

中国专利 :CN120148604A ,2025-06-13

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法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2025-10-28	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G16B 20/30申请日:20250627
2025-10-10	公开	公开