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申请/专利权人：深圳阿尔法分子科技有限责任公司
申请日：2024-04-02
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118262826A
主分类号：G16C20/50
分类号：G16C20/50;G06F18/213;G06F18/214;G06F18/2113
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明公开了候选药物分子性质的智能预测方法、装置、设备及介质，方法包括：接收所输入的候选药物分子并提取对应的候选药物特征表征信息；对分子数据库中每一分子式进行提取得到分子特征表征信息；根据相似度计算式对分子特征表征信息与候选药物特征表征信息进行相似度计算并进行排序以获取与候选药物分子相似度最高的相似分子，将分子数据库的分子特征表征信息输入至机器学习模型框架进行模型训练，以获取最佳的性质预测模型；将候选药物特征表征信息输入最佳的性质预测模型以预测得到性质预测结果并与相似度结果组合后进行可视化展示。上述方法大幅提高了对候选药物进行性质预测的效率及准确性。
主权项：1.一种候选药物分子性质的智能预测方法，其特征在于，所述方法包括：接收所输入的候选药物分子，根据预置的分子特征提取规则从所述候选药物分子中提取对应的候选药物特征表征信息；根据所述分子特征提取规则对预置的分子数据库中每一分子式分别进行提取，得到所述分子数据库的分子特征表征信息；根据预置的相似度计算式对所述分子数据库的分子特征表征信息与所述候选药物分子的候选药物特征表征信息之间的相似度进行计算，得到包含相似度值的相似度结果，并对相似度结果进行排序以获取所述分子数据库中与所述候选药物分子相似度最高的相似分子；将所述分子数据库的分子特征表征信息输入至预置的机器学习模型框架进行模型训练，以训练并筛选出最佳的性质预测模型；将所述候选药物分子的候选药物特征表征信息输入所述最佳的性质预测模型，以预测得到与所述候选药物分子对应的性质预测结果；根据预置的可视化展示规则对所述性质预测结果与所述相似度结果进行可视化展示。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳阿尔法分子科技有限责任公司 候选药物分子性质的智能预测方法、装置、设备及介质
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