[发明专利]一种利用深度学习技术预测小分子化合物水溶性等级的方法有效
| 申请号： | 201811502789.5 | 申请日： | 2018-12-10 |
| 公开（公告）号： | CN109741797B | 公开（公告）日： | 2023-01-31 |
| 发明（设计）人： | 赵鸿萍;崔秋季;倪冰苇 | 申请（专利权）人： | 中国药科大学 |
| 主分类号： | G16C20/30 | 分类号： | G16C20/30;G16C20/70 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 王安琪 |
| 地址： | 211198 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种利用深度学习技术预测小分子化合物水溶性等级的方法，包括如下步骤：(1)数据输入；(2)数据清洗；(3)特征提取；(4)标准化处理；(5)模型构建；(6)模型训练；(7)模型评估；(8)水溶性预测和分级。本发明能够通过输入化合物的结构信息(SMILES码)来预测化合物的水溶性，计算出化合物的水溶性等级。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 利用 深度 学习 技术 预测 分子 化合物 水溶性 等级 方法 | ||
【主权项】：
1.一种利用深度学习技术预测小分子化合物水溶性等级的方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)数据输入；(2)数据清洗；(3)特征提取；(4)标准化处理；(5)模型构建；(6)模型训练；(7)模型评估；(8)水溶性预测和分级。
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