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申请/专利权人：杭州德睿智药科技有限公司
摘要：本发明涉及一种基于良好分子表征的化合物ADMET性质预测方法，包括以下步骤：获取原始化合物数据集并进行预处理，获取表达化合物良好分子表征的特征数据；基于各特征数据及对应的ADMET性质构建若干训练数据集；构建若干基于机器学习的预测模型，通过各训练数据集对各预测模型进行训练，得到基于不同特征数据的性质预测模型；针对不同ADMET性质的预测任务，将各性质预测模型进行融合，基于预测结果的精度确定对应ADMET性质的预测任务模型的模型融合参数并保存融合后的模型为对应的最佳模型；获取待预测的化合物数据及需要预测的ADMET性质，对化合物数据进行预处理后输入至对应的最佳模型中，输出相应的预测结果。
主权项：1.一种基于良好分子表征的化合物ADMET性质预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取原始化合物数据集，化合物数据包括化合物SMILES和对应的ADMET性质，并对化合物SMILES进行预处理，获取从不同维度表达化合物良好分子表征的特征数据；基于每一维度的特征数据及对应的ADMET性质构建若干训练数据集；构建与特征数据维度一致的若干基于机器学习的预测模型，分别通过各训练数据集中的特征数据作为输入，ADMET性质作为输出对各预测模型进行训练，得到若干基于不同特征数据的性质预测模型；针对不同ADMET性质的预测任务，将各性质预测模型基于不同融合方式进行融合后输出最终预测结果，基于最终预测结果的精度确定对应ADMET性质的预测任务模型的模型融合参数并保存融合后的模型为对应的最佳模型；获取待预测的化合物数据及需要预测的ADMET性质，对化合物数据进行预处理后输入至ADMET性质对应的最佳模型中，输出相应的预测结果。
全文数据：
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百度查询： 杭州德睿智药科技有限公司 一种基于良好分子表征的化合物ADMET性质预测方法
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