申请/专利权人：中检科健(天津)检验检测有限责任公司

申请日：2021-11-12

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN114171111B

主分类号：G16B15/20

分类号：G16B15/20;G16B40/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.28#授权;2022.03.29#实质审查的生效;2022.03.11#公开

摘要：本发明提供了一种化学物质P‑糖蛋白相互作用QSAR筛选方法，包括如下步骤：1采集数据；2将分子描述符的值进行归一化，使每个分子描述符的权重平等；3将得到的数据集分为训练集、预测集和外部验证集；4对分子描述符根据分子描述符之间的相关系数进行筛选；5将MPSO与GA进行嵌套循环，并优化支持向量机的内核参数与最优特征自变量子集后即成。本发明所述的化学物质P‑糖蛋白相互作用QSAR筛选方法将MPSO与GA进行嵌套循环，并确定SVM的最优特征自变量子集和优化内核参数，在此基础上构建定量构效关系模型，对P‑gp底物类和抑制剂类化合物具有较为准确的分类。

主权项：1.一种化学物质P-糖蛋白相互作用QSAR筛选方法，其特征在于：包括如下步骤：1采集数据；2计算分子描述符：将分子描述符的值进行归一化，使每个分子描述符的权重平等；3数据集分割：将得到的数据集分为训练集、预测集和外部验证集；4初步变量筛选：对分子描述符根据分子描述符之间的相关系数进行筛选；5PSO-GA-SVM：将MPSO与GA进行嵌套循环，并优化支持向量机的内核参数与最优特征自变量子集后即成；所述的步骤2计算分子描述符的具体操作步骤为：化合物的二维结构由Hyperchem绘制，导出为MDL符号计算分子描述符，所有的描述符使用PaDEL计算，在从1668个计算后的描述符中删除恒值和零值之后，1339个描述符保留，对描述符的值进行归一化，范围从0到1，使每个描述符的权重平等，无论其绝对值的大小，归一化后仍然保留其数据分布特点；所述的步骤4初步变量筛选的具体操作步骤为：由PaDeL计算不同描述符后，恒值和零值的描述符删除后，剩余1339个描述符根据描述符之间的相关系数进行筛选，剔除相关系数大于0.95分子描述符，剩余分子描述符621个；所述的步骤5PSO-GA-SVM的具体操作步骤为：考虑到传统PSO算法的特点，通过添加变异算子能够提高算法的性能，粒子可通过保持多样性而避免局部最优，先循环一轮GA优化内核参数，模型相关性比较差的描述符被删除，完成后，再循环MPSO优化分子描述符，描述符的相关系数需大于0.75；所述的步骤1中的采集数据步骤的采集条件为选择作用类型明确且结构多样的黄酮类化合物。

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