一种基于机器学习的核苷衍生物成胶能力预测模型

    公开(公告)号:CN116741306A

    公开(公告)日:2023-09-12

    申请号:CN202310947817.9

    申请日:2023-07-28

    申请人: 四川大学

    IPC分类号: G16C20/30 G16C20/70 G06N20/00

    摘要: 本发明提供了一种基于机器学习的核苷衍生物成胶能力预测模型,属于计算机预测系统领域。本发明基于特征选择、超参数优化和算法比较,成功建立了预测核苷衍生物水凝胶形成能力的最优的机器模型。该模型能有效预测核苷衍生物是否能具有成胶能力。并且本发明从模型中选择了12种可能性较大的核苷凝胶剂,并通过实验验证了它们的水凝胶形成能力,其中10种核苷衍生物能形成水凝胶,形成水凝胶的成功率为83.33%,表明本发明核苷衍生物成胶能力预测模型预测准确率高。本发明机器模型为预测具有水凝胶形成能力的核苷衍生物提供了一种工具。