一种基于构效关系形貌的机器学习模型应用域表征方法.pdfVIP

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2024-01-13 发布于四川
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一种基于构效关系形貌的机器学习模型应用域表征方法.pdf

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本发明属于面向化学品风险管理的高通量筛查技术领域，公开一种基于构效关系形貌的机器学习模型应用域表征方法。在已知化学品分子结构的基础上，通过计算其分子特征，应用所构建的方法，即可判定模型预测结果是否可靠。该方法简便高效，施加后可显著提升机器学习模型性能。方法的构建过程如下：给定化学品属性数据集和模型，以促甲状腺激素受体激动剂活性为例；分子获取系统结构键计算；查询化学品的应用域指标计算；应用域严格度设定；判定查询化学品是否落入应用域。本发明开发的应用域表征方法可定量预测查询化学品在训练集中的加权相似

(19)国家知识产权局

(12)发明专利申请

(10)申请公布号CN117393071A

(43)申请公布日2024.01.12

(21)申请号202311296329.2

(22)申请日2023.10.09

(71)申请人大连理工大学

地址116024