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发明

一种基于R-CNN-GA的抗乳腺癌候选药物分类预测方法

2023-05-14 11:29:59 发布于四川 0
  • 申请专利号：CN202210250734.X
  • 公开（公告）日：2024-09-17
  • 公开（公告）号：CN114627978A
  • 申请人：内蒙古工业大学
摘要：一种基于R‑CNN‑GA的抗乳腺癌候选药物分类预测方法，包括：基于RFE和RF的主特征提取，提取原始数据中对生物活性影响重要性最强的主要特征；基于CNN_FC的ERα生物活性的定量预测方法，通过选取主要的特征变量来预测化合物对应的IC50和PIC50值；基于CNN_FC的多标签分类预测方法，对数据中化合物的Caco‑2、CYP3A4、hERG、HOB、MN特性进行分类预测；以及基于遗传算法的多目标优化模型，优化选取有益的特征变量及其最优取值范围。本发明高精度地预测了IC50和PIC50的值，并对原始特征进行指标分类，并结合遗传算法进行优化，进一步选取抗乳腺癌候选药物有益的特征及其最优取值范围。

专利内容

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114627978 A (43)申请公布日 2022.06.14 (21)申请号 202210250734.X G06N 3/08 (2006.01) G06N 3/12 (2006.01) (22)申请日 2022.03.15 (71)申请人 内蒙古工业大学 地址 010080 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 (72)发明人 翟娜　郑博飞　徐昊　武煜昊　 (74)专利代理机构 西安智大知识产权代理事务 所 61215 专利代理师 段俊涛 (51)Int.Cl. G16C 20/30 (2019.01) G16C 20/50 (2019.01) G16C 20/70 (2019.01) G06K 9/62 (2022.01) G06N 3/04 (2006.01) 权利要求书2页 说明书6页 附图3页 (54)发明名称 一种基于R-CNN-GA的抗乳腺癌候选药物分 类预测方法 (57)摘要 一种基于R‑CNN‑GA的抗乳腺癌候选药物分 类预测方法，包括：基于RFE和RF的主特征提取， 提取原始数据中对生物活性影响重要性最强的 主要特征；基于CNN_FC的ERα生物活性的定量预 测方法，通过选取主要的特征变量来预测化合物

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