[发明专利]基于分子亲电矢量和扩展支持向量机的基因毒性概率预测方法无效
| 申请号： | 200610030358.4 | 申请日： | 2006-08-24 |
| 公开（公告）号： | CN101131391A | 公开（公告）日： | 2008-02-27 |
| 发明（设计）人： | 蒋华良;罗小民;朱维良;陈凯先;郑明月;刘治国;薛春霞 | 申请（专利权）人： | 中国科学院上海药物研究所 |
| 主分类号： | G01N35/00 | 分类号： | G01N35/00;G01N33/00;C12Q1/68;G06F17/00 |
| 代理公司： | 北京金信立方知识产权代理有限公司 | 代理人： | 朱梅;徐志明 |
| 地址： | 201203上海市浦东*** | 国省代码： | 上海;31 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于分子亲电矢量(MEV)和扩展支持向量机(SVM)的基因毒性概率预测方法，适用于根据有机化合物分子结构信息对该化合物进行虚拟毒性评价和筛选。首先，对输入分子结构使用基于文本的化学结构提问语言SMARTS和可编程原子分类PATTY回溯算法根据预定义规则进行原子分类；然后，根据半经验Hückel方法计算分子中每种原子类型的原子描述符(前线轨道电子密度、电子超离域度、原子π－电荷)建立描述分子的亲电性质的特征矢量MEV；最后，使用扩展的支持向量机方法(SVM)对分子的基因毒性数据和及其特征MEV进行统计学习，得到该分子基因毒性的后验概率估计。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 分子 矢量 扩展 支持 向量 基因 毒性 概率 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于分子亲电矢量(MEV)和扩展支持向量机(SVM)的基因毒性概率预测方法，适用于根据化合物分子结构信息对该化合物进行虚拟毒性评价和筛选，其特征在于，该方法步骤包括：a.对数据集中的化合物进行原子分类的步骤；b.计算分子中每种上述步骤所分类的原子类型的原子描述符；c.根据预定义规则，利用在上述步骤中获取的原子描述符和分子碎片模式构建特征MEV向量；d.使用基于F-score的递归特征消除(RFE)方法优化上述的MEV向量；e.使用支持向量机方法对训练集分子的基因毒性数据和及其特征MEV进行统计学习，得到观测值类成员的后验概率进而得到基因毒性的概率预测模型；f.根据得到的分子基因毒性的概率预测模型，使用C++开发模块化的分子基因毒性预测程序。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国科学院上海药物研究所，未经中国科学院上海药物研究所许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/200610030358.4/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：治疗心脑血管疾病的中药提取物的制备方法及其用途
- 下一篇：发光二极管座体结构
