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基于量子群智能优化的先导化合物发现与合成方法

摘要

基于量子群智能优化的先导化合物发现与合成方法,包括步骤1,组合预测新的先导化合物,初始建模,靶标确认,量子筛选;步骤2,活性评价和量子群智能优化,建立训练集和测试集,量子群训练,计算测试集正确率;步骤3,药效优化和毒理活性消除,药效优化,毒理活性消除;步骤4,动物实验和临床实验。本发明使用量子群智能优化构造先导化合物,可以准确的描述化学成份为主的活性成份和药理活性为主的有效成份;使用量子筛选和量子群智能优化设计新药的成功率更高,并有助于大大降低新药设计成本;量子群智能优化模型能够更真实地在计算机上进行先导化合物模拟实验,结合动物实验和临床实验,能够提供更加真实的药物设计模型和方法。

著录项

  • 公开/公告号CN109559786A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-04-02

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 三峡大学;

    申请/专利号CN201811326880.6

  • 发明设计人 蔡政英;张银银;刘文;

    申请日2018-11-08

  • 分类号

  • 代理机构宜昌市三峡专利事务所;

  • 代理人吴思高

  • 地址 443002 湖北省宜昌市西陵区大学路8号

  • 入库时间 2024-02-19 08:16:02

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-04-26

    实质审查的生效 IPC(主分类):G16C20/30 申请日:20181108

    实质审查的生效

  • 2019-04-02

    公开

    公开

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