一种基于机器学习的化合物胎盘膜透过性的预测方法

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(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114520031 A (43)申请公布日 2022.05.20 (21)申请号 202210079167.6 (22)申请日 2022.01.24 (71)申请人 浙江大学 地址 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘 路866号 (72)发明人 庄树林　高雨晨　崔世璇　张家晨　 苟艺源　赵启明　 (74)专利代理机构 杭州天勤知识产权代理有限 公司 33224 专利代理师 胡红娟 (51)Int.Cl. G16C 20/70 (2019.01) G16C 20/30 (2019.01) 权利要求书2页 说明书5页 附图2页 (54)发明名称 一种基于机器学习的化合物胎盘膜透过性 的预测方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于机器学习的化合物 胎盘膜透过性的预测方法，包括以下步骤：(1)建 立化合物胎盘膜透过性判断标准；(2)采集化合 物建立BPBData数据集，得到样本数据和样本标 签，并对样本数据进行预处理；(3)基于机器学习 算法构建预测模型，利用预处理后的样本数据对 预测模型在样本标签的监督下进行训练，以优化 预测模型参数；(4)预测待测化合物的胎盘膜透 过性。本发明方法利用双参数F/M(化合物体内胎 儿‑母体血液浓度比)和CI(清除指数)建立化合 物胎盘膜透过性判断标准；再构建化合物分子结 A 构特征与其胎盘膜透过性的预测模型，实现了化 1 合物胎盘膜透过性的高通量、低时间、低