摘要
本发明涉及一种药物蛋白结合率预测方法;首先利用二维近红外相关光谱法表征药物蛋白结合作用对蛋白质结构变化的影响,再利用与药物蛋白结合作用相关的特征谱区建立定量模型对药物蛋白结合率进行预测。将二维相关光谱和机器学习进行有机结合,从结构表征信号提取、分离以及定量分析三方面建立了模拟生理环境中药物蛋白结合率的预测模型;该技术在实际操作中,样品处理方法简单,耗费时间较少,成本较低,适合于各种相关科研活动,不仅能够实现一类药物(包括酸/碱型、盐型)的蛋白结合率预测,还能对同一药物不同产品药物蛋白结合率差异进行区分,对药物体外评价、仿制药一致性评价、药效学研究等具有重要意义。
技术关键词
率预测方法
蛋白
药物
药代动力学参数
支持向量机回归
搜索算法
建立预测模型
深度神经网络
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信号
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