[发明专利]基于量子化学和集成学习的分子毒性预测方法在审
| 申请号： | 202211508861.1 | 申请日： | 2022-11-29 |
| 公开（公告）号： | CN115732039A | 公开（公告）日： | 2023-03-03 |
| 发明（设计）人： | 王珣;王璐璐;请求不公布姓名;焦麟钫;任咏琪;高畅楠 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学（华东） |
| 主分类号： | G16C20/30 | 分类号： | G16C20/30;G16C20/70;G16B15/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 266580 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于量子化学和集成学习预测分子毒性的方法，它可以克服毒性预测领域标记数据较少的问题。与现有工作相比，本方法首创性地将量子化学应用于药物分子毒性预测领域。本方法首先获取分子指纹以及电子的轨道、偶极矩等量子化学信息，以得到分子的表示；在下游预测阶段，本方法将梯度提升决策树(GBDT)和引导聚集算法(Bagging)融合，行成一种新颖的集成学习方法，使用这种方法得到的模型方差和偏差都很小。对各项任务的一系列实验表明，本方法即使在数据量小于300的小数据集上依旧可以取得很好的性能，这可以在新药研发的先导化合物筛选阶段极大节省时间和人力成本。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 量子 化学 集成 学习 分子 毒性 预测 方法 | ||
【主权项】：
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