浙江大学刘璟获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于机器学习的致肥胖化学品预测方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117133375B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310907765.2，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权一种基于机器学习的致肥胖化学品预测方法及装置是由刘璟;吴思颖设计研发完成，并于2023-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于机器学习的致肥胖化学品预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的致肥胖化学品预测方法，所述致肥胖化学品是指能促进3T3‑L1细胞成脂分化过程的化合物，包括：构建关键分子事件数据库和致肥胖化学品数据库；基于关键分子事件数据库构建对应的预测模型；对关键分子事件数据库和致肥胖化学品数据库进行匹配，构建标准数据集；采用标准数据集对预测模型进行测试以获得对应的截断点；将待测化合物的分子结构式输入至预测模型，并基于截断点对预测结果进行判断，以获得待测化合物是否为致肥胖化合物的判断结果。本发明还提供了一种致肥胖化学品预测装置。本发明提供的方法无需依赖体外试验数据，对致肥胖化学品进行预测。
本发明授权一种基于机器学习的致肥胖化学品预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的致肥胖化学品预测方法，所述致肥胖化学品是指能促进3T3-L1细胞成脂分化过程的化合物，其特征在于，包括以下步骤：根据化合物对关键分子事件是否有激动作用，构建关键分子事件数据库；基于致肥胖化学品的定义对化合物进行标签标注，构建对应的致肥胖化学品数据库；从所述关键分子事件数据库抽取部分化合物作为样本，基于所述样本的分子结构式提取对应的特异性分子特征；基于样本的特异性分子特征和是否有激动作用的标签组成样本数据集，并基于所述样本数据集对预构建的模型进行训练，以获得用于预测化合物是否对关键分子事件有激动作用的预测模型，所述预测模型包括多个关键分子事件对应的预测子模型；针对关键分子事件数据库和致肥胖化学品数据库进行化合物相似匹配，并将匹配重合的化合物作为标准数据集；基于所述标准数据集，对所有预测子模型进行训练并整合训练结果，以获得预测模型的截断点；将待测化合物的分子结构式输入至预测模型，并基于截断点对预测结果进行判断，以获得待测化合物是否为致肥胖化合物的判断结果。
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