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申请/专利权人：中国工程物理研究院计算机应用研究所;电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于BPMLP‑XGBoost的药物产品活性值和ADMET性质的预测方法及系统，属于生物医药与计算科学交叉技术领域，解决现有技术对药物产品的生物活性值和ADMET性质的预测准确率低的问题。本发明对输入的所有药物数据进行预处理，其中，药物数据为分子描述符数据；对预处理得到的药物数据进行特征提取，提取后训练生物活性值预测模型，得到训练好的生物活性值预测模型；基于预处理得到的药物产品数据训练ADMET性质预测模型，得到训练好的ADMET性质预测模型；基于训练后得到的生物活性值预测模型和ADMET性质预测模型对待筛选的药物产品数据的生物活性值和ADMET性质进行预测，根据预测结果以及筛选条件，对药物产品数据清单进行筛选，得到候选药物产品数据筛选清单。本发明用于药物产品筛选，也可间接将方法用于如元器件等之类的其他产品筛选。
主权项：1.一种基于BPMLP-XGBoost的产品活性值和ADMET性质的预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、对输入的所有药物产品数据进行预处理，其中，药物产品数据为分子描述符；步骤2、对预处理得到的药物产品数据进行特征提取，提取后训练产品生物活性值预测模型，得到训练好的产品生物活性值预测模型；步骤3、基于预处理得到的药物产品数据训练ADMET性质预测模型，得到训练好的ADMET性质预测模型；步骤4、基于训练后得到的产品生物活性值预测结果、ADMET性质预测结果以及设置的筛选条件，对待筛选的药物清单进行数据筛选，得到候选药物产品筛选清单数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国工程物理研究院计算机应用研究所 电子科技大学 基于BPMLP-XGBoost的产品活性值和ADMET性质的预测方法及系统
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