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龙图腾网恭喜南京大学申请的专利一种预测消毒副产物细胞毒性的方法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：CN114974460B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202210680219.5，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权一种预测消毒副产物细胞毒性的方法是由潘旸;陈雪瑶;任家丰;罗家怡;王乐怡;韩亮亮;汤萌萌;周庆;双陈冬;施鹏;李爱民设计研发完成，并于2022-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种预测消毒副产物细胞毒性的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种预测消毒副产物细胞毒性的方法，借助化合物分子结构和理化性质，利用基于机器学习算法预测DBPs细胞毒性的方法。所述方法流程包括：收集DBPs的细胞毒性值，建立数据库；将所有DBPs转化为SMILES；计算所有DBPs样本的分子指纹，对样本数据进行标准化、归一化；基于多种机器学习算法构建毒性预测模型，选出最优模型；输入待测DBPs的SMILES表达式后，直接输出待测DBPs的预测细胞毒性数值。

本发明授权一种预测消毒副产物细胞毒性的方法在权利要求书中公布了：1.一种预测消毒副产物细胞毒性的方法，其特征在于， 至少包括以下步骤： （1）建立DBPs的细胞毒性数据库； （2）获取DBPs样本的SMILES，获取DBPs的SMILES表达式的过程中，针对无法转换成SMILES的物质，进行排除； （3）计算DBPs样本的分子指纹，并对样本数据进行预处理； 所述分子指纹为： MACCS的166位分子指纹，和或 ECFP_4的1024位扩展连通性指纹，和或 FCFP_4的1024位官能团类型指纹； 所述的预处理方式包括标准化和归一化； 所述标准化是依照特征矩阵的列处理数据，将样本的特征值转换到同一量纲下； 所述归一化是依照特征矩阵的行处理数据，将数据映射到指定的范围； （4）基于机器学习算法构建毒性预测模型：保留同时具有全部描述符和细胞毒性值的样本构建数据集，计算模型评价相关参数，对模型进行筛选； （5）输入待测DBPs的SMILES表达式后自动计算待测DBPs的分子指纹，再输入至预测模型中，预测待测DBPs的细胞毒性数值； 其中， 所述细胞毒性指CHO细胞的EC50值。

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