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基于支持向量学习机方法的人体小肠吸收药物活性的预测
被引量：
4
1
作者
陈仕伟
李泽荣
+1 位作者
李程
李象远
《化学研究与应用》
CAS
CSCD
北大核心
2005年第2期176-179,共4页
为了预测分子在人体小肠中的吸收,本文计算了表征分子的电子、拓扑、几何结构、分子形状等特征的10 2个分子描述符,用遗传算法变量选择方法使描述符减少到4 7个。体系共包含了2 30个化合物分子,6 9个不能被吸收(HIA ) ,16 1个可以被吸收...
为了预测分子在人体小肠中的吸收,本文计算了表征分子的电子、拓扑、几何结构、分子形状等特征的10 2个分子描述符,用遗传算法变量选择方法使描述符减少到4 7个。体系共包含了2 30个化合物分子,6 9个不能被吸收(HIA ) ,16 1个可以被吸收(HIA + )。对建立的SVM模型,用5重交叉验证和独立测试集进行验证,预测正确率分别达到79 1%和77 1% ,结果具有较好的一致性。在模型验证中,通过聚类分析方法组合训练集和测试集,保证了模型的稳定性。
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关键词
人体
小肠
吸收
(
hia
)
支持矢量学习机(SVM)
分子描述符
聚类分析
遗传算法(GA)
下载PDF
职称材料
题名
基于支持向量学习机方法的人体小肠吸收药物活性的预测
被引量：
4
1
作者
陈仕伟
李泽荣
李程
李象远
机构
四川大学化工学院
四川大学化学学院
出处
《化学研究与应用》
CAS
CSCD
北大核心
2005年第2期176-179,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目 (2 0 473 0 5 4)
文摘
为了预测分子在人体小肠中的吸收,本文计算了表征分子的电子、拓扑、几何结构、分子形状等特征的10 2个分子描述符,用遗传算法变量选择方法使描述符减少到4 7个。体系共包含了2 30个化合物分子,6 9个不能被吸收(HIA ) ,16 1个可以被吸收(HIA + )。对建立的SVM模型,用5重交叉验证和独立测试集进行验证,预测正确率分别达到79 1%和77 1% ,结果具有较好的一致性。在模型验证中,通过聚类分析方法组合训练集和测试集,保证了模型的稳定性。
关键词
人体
小肠
吸收
(
hia
)
支持矢量学习机(SVM)
分子描述符
聚类分析
遗传算法(GA)
Keywords
SVM
human absorption
molecular descriptors
genetic algorithm
cluster analysis
分类号
O641.121 [理学—物理化学]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于支持向量学习机方法的人体小肠吸收药物活性的预测
陈仕伟
李泽荣
李程
李象远
《化学研究与应用》
CAS
CSCD
北大核心
2005
4
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