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专利名称:
一种基于堆叠学习算法的化合物血脑屏障渗透性预测方法
申请号:
2023105709545
转让价格:面议
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法律状态:已下证 类型:发明 关键词:
生物信息处理 药物研发 药效预测
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发布日:2025/04/07
摘要: 本发明提出了一种基于堆叠学习算法的化合物血脑屏障渗透性预测方法,具体实现步骤如下:(1)获取化合物及其BBB标签数据;(2)对数据集进行包括特征生成、数据归一化、特征筛选、样本数量均衡化等数据预处理操作;(3)构建基学习器选择模块,根据输入经过预处理的BBB数据,应用基学习器选择机制来选择用于堆叠学习算法的基学习器;(4)构建融合学习器遴选模块,将基学习器的预测结果构造成一个堆叠矩阵,对比该堆叠矩阵在不同学习器中的训练结果,遴选出堆叠学习算法的最佳融合学习器;(5)根据选出的基学习器与融合学习器,构造化合物BBB渗透性预测模型,并应用网格搜索方法进行参数优化;(6)运用该预测模型进行化合物的BBB渗透性预测。
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