数据预测方法、装置、计算设备和存储介质制造方法及图纸

本公开提供了一种数据预测方法、装置、计算设备和存储介质，其中，该方法包括：获取待测试数据集；待测试数据集包括至少一种类型的有机物质和至少一种生物属性；基于待测试数据集，确定每种类型的有机物质对应的第一向量信息和每种生物属性对应的第二向量信息；以及基于第一向量信息和第二向量信息，从至少一种生物属性中为每种类型的有机物质匹配对应的至少一种生物属性。本公开实施例能够实现自动确定有机物质对应的第一向量信息以及生物属性对应的第二向量信息，并基于第一向量信息和第二向量信息，确定每种有机物质具备的生物属性，不需要利用人工方式进行处理，整个过程自动完成，减少了发掘有机物质的未知生物属性的时间，提高发掘效率。提高发掘效率。提高发掘效率。

【技术实现步骤摘要】
数据预测方法、装置、计算设备和存储介质


[0001]本公开涉及生物医学
，具体而言，涉及一种数据预测方法、装置、计算设备和存储介质。

技术介绍

[0002]有机物质往往具有多种生物属性，各种各样的有机物质对应的已被发现的生物属性构成了一个生物属性集，根据有机物质已被发现的生物属性，可以将有机物质应用于不同的领域，以实现不同的功能。例如，根据有机物质去泛素化酶的生物属性，可以将其应用在肿瘤领域，以实现对肿瘤的治疗。
[0003]由于有机物结构复杂，因此除已被发现的生物属性外，还可能有较多的其他生物属性未被发现。而未被发现的生物属性，往往可能在某些领域中具有独特的功能，因此，发掘有机物质的未被发现的生物属性成为了一项重要的研究课题。而，现有技术中，发掘有机物质的未被发现的生物属性的手段多为利用生物实验、利用生物分析仪器、分析生物数据库等人工方式，不仅需要消耗大量的人力资源和财力资源，并且还需要耗费大量的分析时间，从而，造成效率较低的问题。

技术实现思路

[0004]本公开实施例至少提供一种数据预测方法、装置、计算设备和本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据预测方法，其特征在于，包括：获取待测试数据集；所述待测试数据集包括至少一种类型的有机物质和至少一种生物属性；基于所述待测试数据集，确定每种类型的有机物质对应的第一向量信息和每种生物属性对应的第二向量信息；以及基于所述第一向量信息和所述第二向量信息，从所述至少一种生物属性中为每种类型的有机物质匹配对应的至少一种生物属性。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一向量信息和所述第二向量信息，从所述至少一种生物属性中为每种类型的有机物质匹配对应的至少一种生物属性，包括：针对每种类型的有机物质，确定该类型的有机物质对应的第一向量信息和每种生物属性对应的第二向量信息之间的相似度信息；基于该类型的有机物质对应的第一向量信息和每种生物属性对应的第二向量信息之间的相似度信息，从所述至少一种生物属性中为每种类型的有机物质匹配对应的至少一种生物属性。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于该类型的有机物质对应的第一向量信息和每种生物属性对应的第二向量信息之间的相似度信息，从所述至少一种生物属性中为每种类型的有机物质匹配对应的至少一种生物属性，包括：按照每个所述相似度信息对应的相似度值从大到小的顺序，对所述相似度信息进行排序，确定每个所述相似度信息对应的排序顺序位；确定排列顺序位小于目标顺序位的相似度信息对应的有机物质和生物属性之间具有所属关系；所属关系用于表征有机物质与生物属性相对应。4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述待测试数据集，确定每种类型的有机物质对应的第一向量信息和每种生物属性的第二向量信息，包括：将所述待测试数据集输入预先训练好的预测神经网络中，利用所述预先训练好的预测神经网络对所述待测试数据集进行处理，确定每种类型的有机物质对应的第一向量信息和每种生物属性对应的第二向量信息。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待测试数据集中还包括至少一种类型的有机物质和至少一种生物属性之间的已知所属关系，所述基于所述待测试数据集，确定每种类型的有机物质对应的第一向量信息和每种生物属性的第二向量信息，包括：基于所述待测试数据集中的至少一种类型的有机物质、至少一种生物属性以及所述已知所属关系，确定每种类型的有机物质对应的第一向量信息和每种生物属性对应的第二向量信息。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述待测试数据集包括有机物质对应的第一节点、生物属性对应的第二节点以及第一节点和第二节点之间的连接边；其中，所述连接边表征该连接边的端点对应的第一节点和第二节点具有所属关系。7.根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁金如，张捷，
申请(专利权)人：深圳市商汤科技有限公司，
类型：发明
国别省市：