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申请/专利权人：广东工业大学
摘要：本发明公开了一种基于MELC和BLS预测药物膜渗透性的方法，通过优化不同的微乳液相色谱体系中的流动相组成，筛选出最佳的微乳液相色谱体系，构建药物在微乳液相色谱体系的保留因子logk与药物有效渗透系数logPe的QRAR模型。揭示药物的色谱保留行为与其有效渗透系数的内在依赖性，将生物分配液相色谱技术与细胞膜透系数相结合，用于预测药物在体内的渗透性质，建立高通量筛选药物生物膜渗透性的实验平台，为提高药物的生物利用度、提高有效性以及降低毒性的研究打下基础。
主权项：1.一种基于MELC和BLS预测药物膜渗透性的方法，其特征在于，包括：1计算药物有效渗透性系数Pe， 式中：vd＝供体管的体积，单位为mL，va＝受体管的体积，单位为mL，ca＝t时间受体溶液的浓度，单位为mgmL，cd0＝供体溶液的初始浓度，单位为mgmL，t＝药物渗透时间，单位为s，A＝磷脂膜的面积，单位为cm2；2保留因子logk的测定 式中：tR为样品溶液保留时间，t0为甲醇的保留时间，其作用是校正每个样品的logk值，3对输入logk进行归一化预处理，设置随机权重、随机偏置参数，映射到特征层，特征层经过激活函数得到具有非线性能力的增强层节点，输出是logPe，即药物有效渗透系，结合伪逆公式，可以得到特征层、增强层与输出之间的训练权重，表示特征节点层为：Zi＝φXWei+βei,i＝1,...,n,4其中Wei以及βei均为随机系数，φ·为随机映射函数，n是特征节点数，所有的特征节点被激活为m组增强节点，第j个增强节点组，通过以下公式得到：Hj＝ξ[Z1,Z2,…,Zn]Whj+βhj＝ξZnWhj+βhj,j＝1,...,m,5其中Whj以及βhj也是随机系数，而ξ·是激活函数，节点与模型输出Y之间的关系可以表示为: 其中W是连接权重，的伪逆值等于 根据公式6,7，W表示为: 由于可能存在不可逆的情况，我们在方程7中加入一个正则化因子λ，因此，方程8被重写为以下形式:
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百度查询： 广东工业大学 一种基于MELC和BLS预测药物膜渗透性的方法
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