一种基于基因本体增强对比学习的药物虚拟筛选方法及系统

本发明属于计算机辅助药物发现与深度学习交叉技术领域，公开了一种基于基因本体增强对比学习的药物虚拟筛选方法及系统，采集蛋白质‑小分子历史配对数据集；构建支持序列和结构双模态输入的蛋白质编码器与小分子编码器组成的多模态双编码器框架；引入基因本体信息，通过蛋白‑基因本体和基因本体‑基因本体对比学习任务对蛋白质编码器进行功能语义增强；采用对比学习与亲和力排序联合训练模型；在推理阶段，利用不依赖基因本体信息的蛋白质表示进行小分子筛选，并通过不确定性感知融合机制整合多模态预测结果，得到更稳健的排序结果。本发明提升了模型对未知蛋白的泛化能力，适用于实际药物发现场景。