[发明专利]一种预测纳米金属氧化物生物毒性的方法

摘要

一种预测纳米金属氧化物生物毒性的方法，具体步骤为：1.纳米金属氧化物实验样本及其生物毒性实验数据的收集；2.纳米金属氧化物实验样本集的划分；3.纳米金属氧化物改进SMILES‑Based描述符的计算；4.纳米金属氧化物改进SMILES‑Based描述符的优化筛选及建模；5.纳米金属氧化物目标生物毒性预测模型的验证、修正与确定；6.纳米金属氧化物目标生物毒性预测模型的应用。本发明方法简单，预测准确性高，为确定纳米金属氧化物生物毒性提供了一种简便快速、准确可靠的方法。

主权项

1.一种预测纳米金属氧化物生物毒性的方法，其具体步骤如下：(1)纳米金属氧化物实验样本及其生物毒性实验数据的收集：根据统计标准和结构标准选择一系列纳米金属氧化物，构成实验样本集；针对样本集中的纳米金属氧化物，收集所关注的生物毒性实验数据；(2)纳米金属氧化物实验样本集的划分：将实验样本集随机划分为训练集和测试集两个部分，其中训练集用于建立预测模型，测试集不参与建模，用于对所建模型进行评价和验证；(3)纳米金属氧化物改进SMILES‑Based描述符的计算：根据纳米金属氧化物的纳米结构特征，通过实验测定和软件计算获取用于反映纳米金属氧化物微观结构和理化特性的特征结构参数，采用归一化方法将其转化为编码Codes表示；将纳米金属氧化物的SMILES结构与纳米金属氧化物的Codes相结合，提出并计算改进SMILES‑Based描述符，对纳米金属氧化物的结构信息进行表征；(4)纳米金属氧化物改进SMILES‑Based描述符的优化筛选及建模：针对纳米金属氧化物训练集样本，以步骤(3)计算出的改进SMILES‑Based描述符作为输入变量，以对应的目标生物毒性作为输出变量，采用蒙特卡洛‑偏最小二乘算法对两者间的内在定量关系进行优化筛选，从蒙特卡洛优化参数设置组合中筛选出与目标性质最为密切相关的最优蒙特卡洛优化参数组合，并将由最优蒙特卡洛优化参数组合计算得到的对应改进SMILES‑Based描述符值作为表征纳米金属氧化物分子结构的特征描述符，应用偏最小二乘法对纳米金属氧化物目标生物毒性与对应特征描述符间的内在定量关系进行模拟，建立根据纳米金属氧化物特征结构参数预测其目标生物毒性的定量预测模型；(5)纳米金属氧化物目标生物毒性预测模型的验证、修正与确定：采用“留一法”交互验证法验证所建预测模型的稳健性，采用外部验证法验证预测模型的外推能力；根据交互验证及外部验证的预测结果，比较样本的预测值和目标值，如果测试集样本预测值与目标值的平均相对误差超过10％，则剔除样本集中预测相对误差超过平均相对误差2倍的样本，返回步骤(2)，重新建模和预测，直至测试集样本预测值与目标值的平均相对误差小于10％，从而确定预测模型；(6)纳米金属氧化物目标生物毒性预测模型的应用：针对需要预测的未知纳米金属氧化物的纳米结构特征，计算对应的特征结构参数Codes，结合纳米金属氧化物的SMILES结构，计算其改进SMILES‑Based描述符，再根据步骤(5)确定的预测模型所对应的最优蒙特卡洛优化参数组合，计算出相应的改进SMILES‑Based描述符值，将其代入步骤(5)所确定的预测模型进行计算，即可得到该纳米金属氧化物的相应生物毒性数据。