【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于多模态融合和gans模型的对化学物进行大鼠染毒实验血生化和血常规指标生成式预测的方法，同时涉及相应的基于多模态融合和gans模型的对化学物进行大鼠染毒实验血生化和血常规指标生成式预测的装置，属于人工智能辅助预测化学物毒作用领域，属于计算机科学、毒理学、化学信息学、生物信息学的多学科交叉研究。
技术介绍
1、毋庸置疑，合成化学品显著着提高了粮食生产和生活水平，但现况是新合成的化学品数量远高于已纳入毒理学效应评价的化学品数量。根据欧盟委员会对公开数据的研究，即使对2465种高产量化学品进行了更仔细的检查，其中21％的化合物没有毒理学数据，65种化合物的数据也不足。与此同时，随着低环境浓度化学品测量能力的进步，人们对环境污染物之于生物体的一系列影响的认识大大提升，这意味着毒性试验研究策略应该做出一定的调整。未经充分检验对人类健康和生态安全可能产生不利影响的化学物质在生产和使用后将不可避免地进入环境，并且其中一些物质表现出环境有机污染物的行为。
2、过去几十年来，人造化学品的合成和多样化急剧增加，超过了气候变化...
【技术保护点】
1.一种基于多模态融合和GANs模型的对化学物进行大鼠染毒实验血生化和血常规指标生成式预测的方法，其特征在于包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于获得待测化合物的3个模态的数据，包括如下步骤：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于：
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于：
5.如权利要求2所述的方法，其特征在于步骤S3中，3个模态数据合并染毒剂量、染毒时间具体包括：数据进一步标准化至0-1之间，防止不同变量间的量纲差异引起的误差；3个模态的数据由单独的网络训练，进一步输送至下游的网络训练层中；染毒剂量...
【技术特征摘要】
1.一种基于多模态融合和gans模型的对化学物进行大鼠染毒实验血生化和血常规指标生成式预测的方法，其特征在于包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于获得待测化合物的3个模态的数据，包括如下步骤：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于：
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于：
5.如权利要求2所述的方法，其特征在于步骤s3中，3个模态数据合并染毒剂量、染毒时间具体包括：数据进一步标准化至0-1之间，防止不同变量间的量纲差异引起的误差；3个模态的数据由单独的网络训练，进一步输送至下游的网络训练层中...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴沛豪，周俊杰，张子依，石灏楠，袁士迪，张修齐，张添翼，孙光华，汤秋勤，李鹰，韦静，吴炜，
申请(专利权)人：南京医科大学，
类型：发明
国别省市：
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