一种内分泌干扰物定量活性的预测方法

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一种内分泌干扰物定量活性的预测方法
申请号:CN202411622127
申请日期:2024-11-14
公开号:CN119380859A
公开日期:2025-01-28
类型:发明专利
摘要
本申请公开了一种内分泌干扰物定量活性的预测方法,涉及内分泌干扰物的虚拟筛查领域,包括:获取核受体体外实验数据,并剔除实验数据中的重复数据,以及剔除不包含简化分子线性输入规范SMILES表示的化合物集;采用分子指纹方法,提取化合物的一级、二级和三级特征结构。针对每一个化合物簇,构建基于机器学习或定量read‑across的定量预测模型,用于预测化合物的定量活性值;针对现有技术中内分泌干扰物定量活性预测效率低,本申请提取化合物的多级结构特征,针对不同规模的化合物结构簇构建相应的定量预测模型。通过分子对接和分子动力学模拟,从结构生物学角度研究内分泌干扰物与核受体的相互作用机制等,提高了效率。
技术关键词
内分泌干扰物 内分泌干扰化合物 定量预测模型 受体 机器学习回归算法 内分泌干扰效应 数据 内分泌干扰活性 分子对接方法 配体 指纹方法 机器学习方法 复合物 代表 高通量筛选 轨迹 指纹特征 机制
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