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公开(公告)号：CN109559786B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN201811326880.6
申请日：2018-11-08
Applicant: 三峡大学
Abstract: 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。
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公开(公告)号：CN109559786A
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201811326880.6
申请日：2018-11-08
Applicant: 三峡大学
Abstract: 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。
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