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基于深度学习和基因表达数据的化合物肝毒性早期预测方法

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本发明涉及计算机辅助药物筛选领域，具体地说是涉及一种基于深度学习和基因表达数据的化合物肝毒性的早期预测方法，其包括以下步骤：(1)化合物毒理学基因表达数据的挖掘与预处理；(2)肝毒性特征基因的挑选；(3)基于肝毒性特征基因的表达数据建立深度学习预测模型；(4)模型的参数优化与性能提升。本方法将药物基因组学与人工智能深度学习算法充分结合，克服了传统化合物肝毒性预测方法的局限性，实现了通过基因水平系统地对化合物迟发性肝毒性进行早期预测，从而为新药研发过程中的临床前毒性安全评估及临床合理用药提供一种高效、准确、快速的化合物肝毒性预测方法。

著录项

公开/公告号CN110517790A

专利类型发明专利
公开/公告日2019-11-29

原文格式PDF
申请/专利权人江苏大学;
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申请/专利号CN201910546943.7
发明设计人冯春来;陈恒巍;季薇;芮蒙杰;
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申请日2019-06-24
分类号
代理机构
代理人
地址 212013 江苏省镇江市京口区学府路301号
入库时间 2024-02-19 16:06:58

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-12-24

实质审查的生效 IPC(主分类):G16H70/40 申请日:20190624

实质审查的生效
2019-11-29

公开

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