本发明公开了一种基于机器学习的化合物持久性筛查方法,包括:下载化合物的SMILES,并计算化合物的分子描述符;将计算好的分子描述符按顺序排列好,输入至机器学习筛查预测模型中进行应用域判定,以对在应用域范围内的化合物进行预测;机器学习筛查模型输出化合物的持久性筛查预测结果。本申请通过用机器学习筛查预测模型对海量化学品的持久性进行预测,结合多种机器学习算法和采用尽可能多的分子描述符,以期筛选具有较强持久性的化学污染物。
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