一种化合物分子的溶解度预测模型及应用
实质审查的生效
摘要
本发明提供一种预测环糊精对化合物分子的增溶效果的迁移学习模型。该模型首先学习大量化合物分子的SMILES特征，得到预训练模型，将预训练模型中的数据迁移至模型应用域适配微调阶段和QSPR建模阶段，再学习环糊精包合的化合物分子及相应的的溶解度数据，最后对环糊精包合化合物分子的增溶效果进行预测。该方法解决了现阶段机器学习面临的环糊精包合物溶解度数据不足导致的准确度低的问题，且适用于多种环糊精包合物，泛化性强。
基本信息
专利标题 ：
一种化合物分子的溶解度预测模型及应用
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114334022A
申请号 ：
CN202111683434.2
公开（公告）日 ：
2022-04-12
申请日 ：
2021-12-31
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
陈凌云王恺李海燕杨文明王文首赖才达
申请人 ：
杭州剂泰医药科技有限责任公司
申请人地址 ：
浙江省杭州市滨江区滨安路658号2幢1楼116室
代理机构 ：
代理人 ：
优先权 ：
CN202111683434.2
主分类号 ：
G16C10/00
IPC分类号 ：
G16C10/00 G16C20/30 G16C20/70 G06N20/00
IPC结构图谱
G
G部——物理
G16
特别适用于特定应用领域的信息通信技术
G16C
计算化学;化学信息学; 计算材料科学
G16C10/00
计算理论化学，例如特别适用于量子化学、分子力学、分子动力学等的理论方面的ICT
法律状态
2022-04-29 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G16C 10/00
申请日 : 20211231
申请日 : 20211231
2022-04-12 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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