基于量子群智能優(yōu)化的先導(dǎo)化合物發(fā)現(xiàn)與合成方法,包括步驟1,組合預(yù)測(cè)新的先導(dǎo)化合物,初始建模,靶標(biāo)確認(rèn),量子篩選;步驟2,活性評(píng)價(jià)和量子群智能優(yōu)化,建立訓(xùn)練集和測(cè)試集,量子群訓(xùn)練,計(jì)算測(cè)試集正確率;步驟3,藥效優(yōu)化和毒理活性消除,藥效優(yōu)化,毒理活性消除;步驟4,動(dòng)物實(shí)驗(yàn)和臨床實(shí)驗(yàn)。本發(fā)明使用量子群智能優(yōu)化構(gòu)造先導(dǎo)化合物,可以準(zhǔn)確的描述化學(xué)成份為主的活性成份和藥理活性為主的有效成份;使用量子篩選和量子群智能優(yōu)化設(shè)計(jì)新藥的成功率更高,并有助于大大降低新藥設(shè)計(jì)成本;量子群智能優(yōu)化模型能夠更真實(shí)地在計(jì)算機(jī)上進(jìn)行先導(dǎo)化合物模擬實(shí)驗(yàn),結(jié)合動(dòng)物實(shí)驗(yàn)和臨床實(shí)驗(yàn),能夠提供更加真實(shí)的藥物設(shè)計(jì)模型和方法。
聲明:
“基于量子群智能優(yōu)化的先導(dǎo)化合物發(fā)現(xiàn)與合成方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學(xué)習(xí)研究,如用于商業(yè)用途,請(qǐng)聯(lián)系該技術(shù)所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)