[发明专利]基于机器学习和集成方法的化合物血脑屏障渗透性预测方法在审
| 申请号： | 202110062505.0 | 申请日： | 2021-01-18 |
| 公开（公告）号： | CN112802561A | 公开（公告）日： | 2021-05-14 |
| 发明（设计）人： | 刘宏生;刘黎黎;刘苗;张力;赵健 | 申请（专利权）人： | 辽宁大学 |
| 主分类号： | G16C20/30 | 分类号： | G16C20/30;G06N20/00 |
| 代理公司： | 沈阳杰克知识产权代理有限公司 21207 | 代理人： | 王洋 |
| 地址： | 110000 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 一种基于机器学习和集成方法的化合物血脑屏障渗透性的预测方法，该方法包括第一步，特征提取，将待检测的化合物通过分子指纹生成软件生成指纹序列；第二步，通过低变异特征过滤和高度相关特征过滤进行特征选择；第三步，采用支持向量机(SVM)、随机森林(RF)以及极限梯度提升(XGBoost)分别构建三种基分类器模型；第四步，采用集成方法优化模型。本发明使用3种机器学习算法和多种分子指纹，开发了计算机集成学习模型来预测化合物血脑屏障渗透性。该模型对新分子具有较高的预测性能，可用于中枢神经系统药物的早期筛查。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 集成 方法 化合物 血脑屏障 渗透性 预测 | ||
【主权项】：
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