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龙图腾网获悉江苏理工学院申请的专利化合物激素受体活性预测方法和装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116259371B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211104934.0，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权化合物激素受体活性预测方法和装置是由许志旺;胡帅;孔韧;谢良旭设计研发完成，并于2022-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本化合物激素受体活性预测方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种化合物激素受体活性预测方法和装置，所述方法包括以下步骤：获取已知雌雄激素受体活性的样本化合物数据；基于样本化合物数据中的IC50值绘制IC50值分布图，并根据IC50值分布图确定雌雄激素受体活性的强弱的分界点；根据分界点将样本化合物数据中的化合物分类为雌雄激素受体活性强和弱；将样本化合物数据中化合物的SMILES编码转换为相应的指纹信息；以指纹信息描述样本化合物数据中的化合物，并以活性强弱作为标签对样本化合物数据中的化合物进行标注，以更新样本化合物数据；通过更新后的样本化合物数据对机器学习模型进行训练，得到化合物激素受体活性预测模型；以预测模型对待预测化合物的激素受体活性进行预测。

本发明授权化合物激素受体活性预测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种化合物激素受体活性预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取已知雌雄激素受体活性的样本化合物数据，其中，所述样本化合物数据包括化合物的SMILES编码和IC50值； 基于所述样本化合物数据中的IC50值绘制IC50值分布图，并根据所述IC50值分布图确定雌雄激素受体活性的强弱的分界点； 根据所述分界点将所述样本化合物数据中的化合物分类为雌雄激素受体活性强和雌雄激素受体活性弱； 将所述样本化合物数据中化合物的SMILES编码转换为相应的指纹信息； 以所述指纹信息描述所述样本化合物数据中的化合物，并以雌雄激素受体活性强和雌雄激素受体活性弱作为标签对所述样本化合物数据中的化合物进行标注，以更新所述样本化合物数据； 通过更新后的样本化合物数据对机器学习模型进行训练，得到化合物激素受体活性预测模型； 将待预测化合物转换为SMILES编码，并转换为相应的指纹信息； 将所述待预测化合物对应的指纹信息输入所述化合物激素受体活性预测模型，以得到所述待预测化合物的雌雄激素受体活性强弱的预测结果。

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