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龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种基于化合物2D结构的用途分类模型的构建方法与应用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：CN117275606B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202311254921.6，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权一种基于化合物2D结构的用途分类模型的构建方法与应用是由史薇;张少卿;罗雯睿;丑立本;徐珂凡;谭皓月;郭婧;于红霞;张效伟设计研发完成，并于2023-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于化合物2D结构的用途分类模型的构建方法与应用在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于化合物2D结构的用途分类模型的构建方法与应用，属于化合物用途高通量预测领域。本发明通过CompToxChemicalsDashboard数据库收集化合物结构和用途，将化合物结构用分子描述符和混合分子指纹表征，而后去冗余并输入随机森林回归模型进行特征选择、超参数搜索、模型训练和验证，通过化合物的结构实现有效预测化合物的用途，有效填补目前大量化学品仅有结构而用途未知的空白，为我国和全球化学品的管控提供有效辅助和导向。

本发明授权一种基于化合物2D结构的用途分类模型的构建方法与应用在权利要求书中公布了：1.一种基于化合物2D结构的用途分类模型的构建方法，其特征在于：包括以下步骤： S10、收集化合物结构和用途数据：从CompToxChemicalsDashboard数据库收集用途明确的化合物清单，对化合物清单中缺失SMILES结构式的化合物，通过名称和CAS号在Pubchem数据库查询并补充，无法查询SMILES结构式的化合物从化合物清单中删除； S20、化合物结构和用途清单整理：对化合物清单中的化合物的结构用分子描述符和混合分子指纹进行表征，并对相应化合物进行化合物的用途分类，化合物的用途被整理为人类社会广泛存在的14个主要分类，包含表面活性剂、抗氧化剂、农药、全氟化合物、生物相关、食品、塑料、天然毒素、天然产物、橡胶、消毒副产物、药物、原料、阻燃剂，并将格式设置为因子； S30、建模数据清洗和特征选择：去除变异性低和高共线性的特征，并使用递归特征消除算法评估特征的重要性以及特征数量对模型预测精度的影响； S40、数据集划分为训练集和测试集：将化合物结构-用途数据随机划分为训练集和测试集； S50、模型训练：将步骤S40中的训练集数据放入随机森林分类模型进行训练，并使用网格搜索的方法进行超参数优化； S60、模型性能验证：将步骤S40中的测试集数据放入已训练好的随机森林用途分类模型，评估模型的预测性能和效果； 步骤S30递归特征消除算法和步骤S50模型训练中，均使用doParallel函数对模型训练进行并行和加速，使用makeCluster和registerDoParallel函数分配线程数，其中线程数被设置为50%最大线程数；并且步骤S30中，利用R语言nearZeroVar函数剔除方差接近0的特征，结合cor和findCorrelation函数剔除高共线性的特征，其中共线性不小于0.95；对于剩余特征，依赖caretR包提供的递归特征消除算法进行特征的选择，分别评估25,50,100,500,1000和全部的特征的预测效果，并使用repeatedcv方法对样本进行重采样。

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