公开(公告)号：CN114582438A

公开(公告)日：2022-06-03

申请号：CN202210202646.2

申请日：2022-03-02

Applicant: 辽宁大学

Inventor： 吴卷书 ,  张力 ,  刘宏生 ,  南洋 ,  谢心茹 ,  韩晨洋 ,  任林涛 ,  丁尉哲

IPC: G16C20/50 ,  G16C20/70 ,  G16C10/00

Abstract: 一种基于多维分子指纹预测化合物hERG心脏毒性的方法，该方法包括：第一步，对心脏毒性数据集中的化合物进行分子动力学模拟；第二步，分析分子动力学模拟结果，计算基于分子动力学模拟的分子指纹；第三步，通过分子指纹软件计算化合物的分子指纹，与分子动力学模拟指纹组成多维分子指纹；第四步，采用特征选择方法从多维分子指纹中寻找最优特征子集；第五步，采用多种机器学习方法构建化合物hERG心脏毒性预测模型。实验结果显示，采用了多维分子指纹建立的模型具更高的预测性能。该方法可以实现更高的化合物hERG心脏毒性预测精度，可用于药物设计中的早期毒性筛查。

公开(公告)号：CN114582438B

公开(公告)日：2025-01-10

申请号：CN202210202646.2

申请日：2022-03-02

Applicant: 辽宁大学

Inventor： 吴卷书 ,  张力 ,  刘宏生 ,  南洋 ,  谢心茹 ,  韩晨洋 ,  任林涛 ,  丁尉哲

IPC: G16C20/50 ,  G16C20/70 ,  G16C10/00

Abstract: 一种基于多维分子指纹预测化合物hERG心脏毒性的方法，该方法包括：第一步，对心脏毒性数据集中的化合物进行分子动力学模拟；第二步，分析分子动力学模拟结果，计算基于分子动力学模拟的分子指纹；第三步，通过分子指纹软件计算化合物的分子指纹，与分子动力学模拟指纹组成多维分子指纹；第四步，采用特征选择方法从多维分子指纹中寻找最优特征子集；第五步，采用多种机器学习方法构建化合物hERG心脏毒性预测模型。实验结果显示，采用了多维分子指纹建立的模型具更高的预测性能。该方法可以实现更高的化合物hERG心脏毒性预测精度，可用于药物设计中的早期毒性筛查。