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摘 要:本发明公开了一种基于多目标优化的抗乳腺癌药物成分智能量化方法。首先,在已有的化合物数据集上筛选影响ERα生物活性的主要分子描述符。然后,基于粒子群优化的神经网络构建化合物对ERα生物活性的定量预测模型。接着,以药物的吸收、分配、代谢、排泄和毒性(ADMET)的度量为目标,基于决策树构建化合物的ADMET特征的特性预测模型。最后,综合定量预测模型和特性预测模型,以帕累托(Pareto)优化理论为指导,构建基于多目标优化的遗传算法模型,找到满足最优目标的化合物(分子描述符的组合),再利用蒙特卡罗假设检验,对得到的最优化目标的化合物进行抽样统计,并以特定的置信度来确定化合物中不同分子描述符的最佳取值范围。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202210069880.2 | 专利名称: | 一种基于多目标优化的抗乳腺癌药物成分智能量化方法 |
申请日: | 2022-01-21 | 申请/专利权人 | 内蒙古工业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 内蒙古自治区呼和浩特市土默特左旗内蒙古工业大学金川校区 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G16C20/50搜分类 医疗 乳腺癌药物搜索 |
公开/公告日: | 2023-10-31 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN114496112B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |