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申请/专利权人：东北大学
申请日：2024-04-11
公开（公告）日：2024-06-18
公开（公告）号：CN118213010A
主分类号：G16C20/70
分类号：G16C20/70;G16C20/30
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.18#公开
摘要：本发明提供了一种小胶质细胞毒性的预测方法及相关设备，应用于数据处理技术领域。本申请获取训练样本集和目标数据集；对训练样本集进行预处理，生成带有标识信息的训练样本集；基于预设处理规则对训练样本集进行处理，生成训练集和测试集；基于预设特征处理规则对训练集和测试集进行处理，生成化合物向量特征；基于递归特征选择规则对化合物向量特征进行处理，生成特征选择后的分子指纹；基于预设处理规则构建小胶质细胞毒性预测模型；基于特征选择后的分子指纹对小胶质细胞毒性预测模型进行训练，生成目标细胞毒性预测模型；基于目标细胞毒性预测模型对目标数据集进行处理，生成预测结果。
主权项：1.一种小胶质细胞毒性的预测方法，其特征在于，包括：获取训练样本集和目标数据集，其中，所述训练样本集包括若干单体化合物；对所述训练样本集进行预处理，生成带有标识信息的训练样本集，其中，所述标识信息用于表征单体化合物的细胞存活率；基于预设处理规则对所述训练样本集进行处理，生成训练集和测试集；基于预设特征处理规则对所述训练集和所述测试集进行处理，生成化合物向量特征，其中，所述化合物向量特征包括分子指纹、物化性质描述符和基于深度学习的自动提取分子表征；基于递归特征选择规则对所述化合物向量特征进行处理，生成特征选择后的分子指纹；基于预设处理规则构建小胶质细胞毒性预测模型；基于所述特征选择后的分子指纹对所述小胶质细胞毒性预测模型进行训练，生成目标细胞毒性预测模型；基于所述目标细胞毒性预测模型对所述目标数据集进行处理，生成预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北大学 一种小胶质细胞毒性的预测方法及相关设备
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