[发明专利]一种基于机器学习预测化合物人体屏障通透性的方法在审
| 申请号： | 202210005174.1 | 申请日： | 2022-01-05 |
| 公开（公告）号： | CN114360660A | 公开（公告）日： | 2022-04-15 |
| 发明（设计）人： | 庄树林;高雨晨;赵启明;苟艺源;张家晨 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G16C20/30 | 分类号： | G16C20/30;G06N20/00 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 胡红娟 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习预测化合物人体屏障通透性的方法，所述的人体屏障通透性为血脑屏障通透性，包括：(1)建立化合物血脑屏障通透性评价标准；(2)得到样本标签和样本数据；(3)基于机器学习构建预测模型，利用样本数据对预测模型在样本标签的监督下进行训练，优化预测模型参数；(4)预测待测化合物的血脑屏障通透性。本发明通过建立化合物血脑屏障通透性标准，将样本按照是否具有血脑屏障通透性进行分类，再建立化合物分子结构特征与其血脑屏障通透性的预测模型来预测化合物的血脑屏障通透性，预测准确度高，应用范围较广，打破了现有技术中血脑屏障渗透性预测模型仅针对药物建立、仅应用于药物血脑屏障通透性预测的现状。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 预测 化合物 人体 屏障 通透 方法 | ||
【主权项】：
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