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优化奥沙普秦作为非甾体抗炎药溶解度的预测模型设计
Scientific Reports ( IF 3.8 ) Pub Date : 2022-07-30 , DOI: 10.1038/s41598-022-17350-5 Sameer Alshehri 1 , Mohammed Alqarni 2 , Nader Ibrahim Namazi 3 , Ibrahim A Naguib 2 , Kumar Venkatesan 4 , Yasser O Mosaad 5 , Mahboubeh Pishnamazi 6, 7 , Amal M Alsubaiyel 8 , Mohammed A S Abourehab 9, 10
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更新日期：2022-07-30
Scientific Reports ( IF 3.8 ) Pub Date : 2022-07-30 , DOI: 10.1038/s41598-022-17350-5 Sameer Alshehri 1 , Mohammed Alqarni 2 , Nader Ibrahim Namazi 3 , Ibrahim A Naguib 2 , Kumar Venkatesan 4 , Yasser O Mosaad 5 , Mahboubeh Pishnamazi 6, 7 , Amal M Alsubaiyel 8 , Mohammed A S Abourehab 9, 10
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这些天来，已经做出了许多努力来增加和发展新型治疗药物的溶解度和生物利用度。最可信的方法之一是超临界二氧化碳流体（SC-CO 2）的操作。由于无色、成本效益和环境友好等优点，该操作已被用作药理学中的一种独特方法。本研究项目旨在数学计算恶丙秦在 SC-CO 2中的溶解度通过人工智能。Oxaprozin 是一种非甾体抗炎药，可用于关节炎疾病以改善肿胀和疼痛。Oxaprozin 是一种 BCS II 类（生物制药分类）药物，具有低溶解度和生物利用度。这里为了优化和提高恶丙嗪的溶解度，考虑了三种基于集成决策树的模型，包括随机森林（RF）、极随机树（ET）和梯度提升（GB）。该建模使用了 32 个数据向量，此外，温度和压力作为输入，药物溶解度作为输出。使用 MSE 度量，ET、RF 和 GB 说明了 6.29E-09、9.71E-09 和 3.78E-11 的错误率。然后，使用 R 平方度量，他们分别展示了包括 0.999、0.984 和 0.999 的结果。
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