首页> 外国专利> SYSTEMS AND METHODS FOR PREDICTING CARDIOTOXICITY OF MOLECULAR PARAMETERS OF A COMPOUND BASED ON MACHINE LEARNING ALGORITHMS

SYSTEMS AND METHODS FOR PREDICTING CARDIOTOXICITY OF MOLECULAR PARAMETERS OF A COMPOUND BASED ON MACHINE LEARNING ALGORITHMS

机译:基于机器学习算法的化合物分子参数的心血管毒性预测系统和方法

摘要

Systems and methods are provided for predicting cardiotoxicity of molecular parameters of a compound. A computer can provide as input to a machine learning algorithm the molecular parameters of the compound. The molecular parameters can include at least structural information about the compound. The machine learning algorithm can have been trained using respective molecular parameters of compounds known to have cardiotoxicity and of compounds known not to have cardiotoxicity. The computer can receive as output from the machine learning algorithm a representation of the predicted cardiotoxicity of each molecular parameter of at least a subset of the molecular parameters of the compound.
机译:提供了用于预测化合物的分子参数的心脏毒性的系统和方法。计算机可以将化合物的分子参数作为输入提供给机器学习算法。分子参数可以至少包括关于化合物的结构信息。可以使用已知具有心脏毒性的化合物和已知不具有心脏毒性的化合物的各自分子参数来训练机器学习算法。计算机可以从机器学习算法接收作为输出的化合物的分子参数的至少一个子集的每个分子参数的预测的心脏毒性的表示。

著录项

  • 公开/公告号US2018172667A1

    专利类型

  • 公开/公告日2018-06-21

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 UTI LIMITED PARTNERSHIP;

    申请/专利号US201615737246

  • 申请日2016-06-16

  • 分类号G01N33/50;G01N33/68;G06F15/18;G06F19/24;G06F19/16;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 13:00:38

相似文献

  • 专利
  • 外文文献
  • 中文文献
获取专利

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号