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基于不同建模方法的ACE抑制肽QSAR比较研究
引用本文:苏淅娜,管骁,刘静.基于不同建模方法的ACE抑制肽QSAR比较研究[J].分析测试学报,2013,32(5):604-608.
作者姓名:苏淅娜  管骁  刘静
作者单位:1. 上海理工大学医疗器械与食品学院,上海,200093
2. 上海海事大学信息工程学院,上海,200135
基金项目:国家自然科学基金资助项目(31101348);上海市教委科研创新项目(10YZ113)
摘    要:以自组建的血管紧张素转化酶(Angiotensin I-converting enzyme)抑制肽库为研究对象,采用氨基酸描述符SVHEHS(Scores vector of hydrophobic,electronic,hydrogen bonds and steric properties)对各肽样本进行结构表征后,进行自交叉协方差(Auto cross covariances,ACC)处理,并分别利用多元线性回归(Multiple linear regression,MLR)、偏最小二乘(Partial least square regression,PLS)、人工神经网络(Artificial neural networks,ANN)3种建模方法进行ACE抑制肽QSAR建模。结果显示,所得MLR、PLS与ANN模型的相关系数(Correlation coefficient,R2)分别为0.744、0.862、0.958,留一交叉验证相关系数(Leave-one-out cross-validated correlation coefficient,Q2LOO)分别为0.532、0.829、0.948,外部验证复相关系数(External validated correlation coefficient,Q2ext)分别为0.567、0.632、0.634。因此,SVHEHS结合上述3种建模方法均适用于ACE抑制肽的QSAR研究,其中ANN的建模效果最优。

关 键 词:血管紧张素转化酶抑制肽  定量构效关系  多元线性回归  偏最小二乘  人工神经网络

QSAR Study of Angiotensin I-Converting Enzyme Inhibitory Peptides Based on Different Modeling Methods
SU Xi-na , GUAN Xiao , LIU Jing.QSAR Study of Angiotensin I-Converting Enzyme Inhibitory Peptides Based on Different Modeling Methods[J].Journal of Instrumental Analysis,2013,32(5):604-608.
Authors:SU Xi-na  GUAN Xiao  LIU Jing
Institution:1.School of Medical Instruments and Food Engineering,University of Shanghai for Science and Technology,Shanghai 200093,China;2.College of Information Engineering,Shanghai Maritime University,Shanghai 200135,China)
Abstract:
Keywords:
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