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신약 후보 물질 출력 장치에 있어서,통신 모듈;신약 후보 물질 출력 프로그램이 저장된 메모리;상기 신약 후보 물질 출력 프로그램을 실행하는 프로세스를 포함하되,상기 신약 후보 물질 출력 프로그램은 화학 합성물의 화학 구조에 대한 임베딩 벡터와 각 화학 합성물에 의해 유도된 전사체량의 변화 정보에 대한 임베딩 벡터가 동일한 벡터 공간에 위치한 약물 학습 모델을 제공하고, 상기 약물 학습 모델에 입력된 신규 물질의 화학 구조에 대한 임베딩 벡터에 매칭되는 전사체량 변화 정보 결과를 출력하거나, 상기 약물 학습 모델에 입력된 타겟이 되는 전사체량 변화 정보에 매칭되는 하나 이상의 약물에 대한 정보를 출력하는 것인, 신약 후보 물질 출력 장치
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제 1 항에 있어서, 상기 약물 학습 모델은 삼중항 손실 함수를 통해, 전사체량의 변화 정보를 나타내는 제 1 임베딩 벡터와 해당 전사체량 변화를 유도하는 화학 합성물의 임베딩 벡터간의 거리는 최소화하고, 상기 제 1 임베딩 벡터와 해당 전사체량의 변화를 유도하지 않는 화학 합성물의 임베딩 벡터와의 거리는 최대화하도록 구성된 것인, 신약 후보 물질 출력 장치
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제 1 항에 있어서, 상기 약물 학습 모델은 상기 화학 합성물의 투약전 전사체량에 대한 데이터가 입력되었을 때, 상기 약물 학습 모델이 출력하는 변화된 전사체량의 데이터와 실제 화학 합성물 투약 후 전사체량의 데이터간의 차이가 최소화되도록 반복 학습이 진행된 것인, 신약 후보 물질 출력 장치
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신약 후보 물질 발굴을 위한 신약 후보 물질 출력 장치의 약물 학습 모델 구축 방법에 있어서,화학 합성물의 화학 구조에 대한 임베딩 벡터와 각 화학 합성물에 의해 유도된 전사체량의 변화 정보에 대한 임베딩 벡터가 동일한 벡터 공간에 배치시킨 약물 학습 모델을 구축하는 단계; 및상기 화학 합성물의 투약전 전사체량에 대한 데이터가 상기 약물 학습 모델에 입력되었을 때, 상기 약물 학습 모델이 추론하는 전사체량의 데이터와 실제 화학 합성물 투약 후 전사체량의 데이터간의 차이가 최소화되도록 반복 학습을 수행하는 단계를 포함하는, 약물 학습 모델 구축 방법
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제 4 항에 있어서, 상기 약물 학습 모델을 구축하는 단계는 삼중항 손실 함수를 통해, 전사체량의 변화 정보를 나타내는 제 1 임베딩 벡터와 해당 전사체량 변화를 유도하는 화학 합성물의 임베딩 벡터간의 거리는 최소화하고, 상기 제 1 임베딩 벡터와 해당 전사체량의 변화를 유도하지 않는 화학 합성물의 임베딩 벡터와의 거리는 최대화하는 것인, 약물 학습 모델 구축 방법
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신약 후보 물질 출력 장치를 이용한 신약 후보 물질 출력 방법에 있어서, 화학 합성물의 화학 구조에 대한 임베딩 벡터와 각 화학 합성물에 의해 유도된 전사체량의 변화 정보에 대한 임베딩 벡터가 동일한 벡터 공간에 위치한 약물 학습 모델이 제공되는 단계 및상기 약물 학습 모델에 신규 물질의 화학 구조에 대한 임베딩 벡터 또는 타겟이 되는 전사체량 변화 정보가 입력되는 단계;상기 약물 학습 모델이 상기 신규 물질의 화학 구조에 대한 임베딩 벡터에 매칭되는 전사체량 변화 정보 결과를 출력하거나, 상기 타겟이 되는 전사체량 변화 정보에 매칭되는 하나 이상의 약물에 대한 정보를 출력하는 단계를 포함하는, 신약 후보 물질 출력 방법
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제 6 항에 있어서, 상기 약물 학습 모델은 삼중항 손실 함수를 통해, 전사체량의 변화 정보를 나타내는 제 1 임베딩 벡터와 해당 전사체량 변화를 유도하는 화학 합성물의 임베딩 벡터간의 거리는 최소화하고, 상기 제 1 임베딩 벡터와 해당 전사체량의 변화를 유도하지 않는 화학 합성물의 임베딩 벡터와의 거리는 최대화하도록 구성된 것인, 신약 후보 물질 출력 방법
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제 6 항에 있어서, 상기 약물 학습 모델은 상기 화학 합성물의 투약전 전사체량에 대한 데이터가 입력되었을 때, 상기 약물 학습 모델이 출력하는 변화된 전사체량의 데이터와 실제 화학 합성물 투약 후 전사체량의 데이터간의 차이가 최소화되도록 반복 학습이 진행된 것인, 신약 후보 물질 출력 방법
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제 4 항 내지 제 8 항 중 어느 한 항에 해당하는 방법을 수행하는 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체
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