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基于融合神经网络模型的药物分子性质预测 被引量：10
1
作者 谢良旭 李峰 +1 位作者 谢建平 许晓军 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第9期251-256,共6页
在生物信息学领域,人工智能方法在预测药物分子的物理化学性质和生物活性中获得了重大成功,特别是神经网络已被广泛应用到药物研发中。但是浅层神经网络的预测精度低,深度神经网络又容易出现过拟合的问题,而模型融合策略有望提升机器学... 在生物信息学领域,人工智能方法在预测药物分子的物理化学性质和生物活性中获得了重大成功,特别是神经网络已被广泛应用到药物研发中。但是浅层神经网络的预测精度低,深度神经网络又容易出现过拟合的问题,而模型融合策略有望提升机器学习中弱学习器的预测能力。据此,文中将模型融合方法首次应用到药物分子性质的预测中,通过对药物分子的化学结构进行信息化编码,采用平均法、堆叠法融合浅层神经网络,提高对药物分子pKa预测的能力。与深度学习方法相比,堆叠法(Stacking)融合的模型具有更高的预测准确性,其预测结果的相关系数达到0.86。通过将多个弱学习器的神经网络有机组合可使其达到深度神经网络的预测精度,同时保留更好的模型泛化能力。研究结果表明,模型融合方法可提高神经网络对药物分子pKa预测结果的准确性和可靠性。 展开更多
关键词 计算机辅助药物设计 生物信息学 模型融合 深度学习 机器学习
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面向非专业学生开设“人工智能导论”通选课的教学实践与反思 被引量：2
2
作者 谢良旭 许晓军 《科技风》 2021年第18期68-69,共2页
为配合建设全国知名的高水平职业技术大学的发展导向,以及培养新世纪应用型人才的需求,各高校开始试点面向非计算机专业开设“人工智能导论”公共选修课。根据非专业学生的基础参差不齐、专业背景复杂的特点,借助人工智能的应用案例有... 为配合建设全国知名的高水平职业技术大学的发展导向,以及培养新世纪应用型人才的需求,各高校开始试点面向非计算机专业开设“人工智能导论”公共选修课。根据非专业学生的基础参差不齐、专业背景复杂的特点,借助人工智能的应用案例有针对性地对重点难点内容进行讲授。结合教学实践,对该课程设置的必要性和教学内容进行探索,并对教学过程中的教学策略和考核方式进行总结与反思。本文所总结的教学经验与思考对将来交叉学科的教学情况具有一定的借鉴意义。 展开更多
关键词 人工智能导论 高等教育 教学改革
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神经网络的深度与宽度对药物分子pKa预测性能影响的研究 被引量：1
3
作者 谢良旭 薛亮亮 李峰 《江苏理工学院学报》 2021年第2期1-8,共8页
pKa(解离常数)关系到药物分子在生物体内的吸收、代谢等过程。近年来,基于机器学习模型预测药物分子性质在药物筛选中获得广泛应用,神经网络可通过在深度与宽度两个方向上的扩展来增强模型的学习能力。以神经网络在药物分子pKa预测中的... pKa(解离常数)关系到药物分子在生物体内的吸收、代谢等过程。近年来,基于机器学习模型预测药物分子性质在药物筛选中获得广泛应用,神经网络可通过在深度与宽度两个方向上的扩展来增强模型的学习能力。以神经网络在药物分子pKa预测中的应用为例,比较了神经网络的深度与宽度对预测结果的影响。通过分析预测结果的均方差以及预测值与真实值之间的相关系数,系统地评估了模型的深度与宽度对预测性能的影响。基于定量的比较结果,提出了组合的神经网络模型计算方案。计算结果表明:深度神经网络模型在使用组合MACCS和ECFP指纹时,预测准确性超过了单一的宽度或深度神经网络。 展开更多
关键词 人工智能 神经网络 深度学习 定量构效关系 药物发现 PKA
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