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申请/专利权人：浙江大学

摘要：本发明公开了一种基于机器学习的化合物胎盘膜透过性的预测方法，包括以下步骤：1建立化合物胎盘膜透过性判断标准；2采集化合物建立BPBData数据集，得到样本数据和样本标签，并对样本数据进行预处理；3基于机器学习算法构建预测模型，利用预处理后的样本数据对预测模型在样本标签的监督下进行训练，以优化预测模型参数；4预测待测化合物的胎盘膜透过性。本发明方法利用双参数FM化合物体内胎儿‑母体血液浓度比和CI清除指数建立化合物胎盘膜透过性判断标准；再构建化合物分子结构特征与其胎盘膜透过性的预测模型，实现了化合物胎盘膜透过性的高通量、低时间、低成本、高精度的预测。

主权项：1.一种基于机器学习的化合物胎盘膜透过性的预测方法，其特征在于，包括以下步骤：1建立化合物胎盘膜透过性判断标准；2采集化合物建立BPBData数据集，清洗数据集后根据步骤1建立的标准评价数据集中的样本是否具有胎盘膜透过性，将评价结果作为样本标签，导出样本的SMILES表达式后计算分子指纹，再提取样本的分子描述符作为样本数据，对样本数据进行预处理；3基于机器学习算法构建预测模型，利用预处理后的样本数据对预测模型在样本标签的监督下进行训练，以优化预测模型参数；所述的机器学习算法为神经网络算法；4导出待测化合物的SMILES表达式后计算分子指纹，再提取分子描述符作为待测数据输入至参数优化的预测模型中，预测待测化合物的胎盘膜透过性；步骤1中，采用双参数FM和CI判定化合物胎盘膜透过性，FM为化合物体内胎儿-母体血液浓度比，CI为清除指数；FM＝胎儿血液中化合物浓度母体血液中化合物浓度CI＝化合物胎盘渗透率安替比林胎盘渗透率其中，参数FM的优先级大于参数CI；当参数FM≤0.15，表示该化合物不具有胎盘膜透过性，当参数FM≥0.3，表示该化合物具有胎盘膜透过性；如果参数FM不可获取：当参数CI0.80，表示该化合物具有胎盘膜透过性；当参数CI≤0.80，表示该化合物不具有胎盘膜透过性；清洗数据集的步骤为：对BPBData数据集填补空白值、去除无机物、盐类与中性分子、去除零值和零方差值并去除高相关性值；对于拥有超过1个参数FM的样本：如果参数FM有2个，则取加权平均值；如果参数FM多于2个，则选取出现频率最高的参数FM；对于拥有超过1个参数CI的样本：如果参数CI有2个，则取加权平均值；如果参数CI多于2个，则选取出现频率最高的参数CI；所述的预处理方式包括标准化和归一化，标准化是依照特征矩阵的列处理数据，将样本的特征值转换到同一量纲下；归一化是依照特征矩阵的行处理数据，将数据映射到指定的范围。

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百度查询： 浙江大学 一种基于机器学习的化合物胎盘膜透过性的预测方法