[发明专利]一种通过机器学习算法预测化学品致突变性的方法有效
| 申请号： | 202011309632.8 | 申请日： | 2020-11-19 |
| 公开（公告）号： | CN112466399B | 公开（公告）日： | 2022-10-21 |
| 发明（设计）人： | 陈景文;吴思甜 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学 |
| 主分类号： | G16B20/50 | 分类号： | G16B20/50;G16B5/00;G06N20/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 大连理工大学专利中心 21200 | 代理人： | 温福雪;侯明远 |
| 地址： | 116024 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明属于生态风险评价测试策略领域，公开一种通过机器学习算法预测化学品致突变性的方法。在已知化合物分子结构的基础上，通过计算分子指纹，应用所构建的方法，即能快速、高效的预测化合物的致突变性。该方法简单快捷、成本低廉，且能节省实验测试所需的人力、物力、财力。方法的构建过程如下：搜集化学品致突变性数据；数据预处理；计算分子指纹；选择机器学习算法并训练模型；选用准确度等指标对模型进行评价；表征应用域；在构建的方法中，输入待测分子，输出待测分子的致突变性。本发明建立的预测模型具有良好的拟合能力、稳健性和预测能力，能够有效地预测化学品的致突变性，为化学品的风险评价和管理提供必要的基础数据，具有重要意义。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 通过 机器 学习 算法 预测 化学品 突变 方法 | ||
【主权项】：
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