| 定量结构-活性/性质相关性中变量的选择——正交变换法与最优子集回归法的比较 |
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| 作者姓名： | 章文军 许禄 |
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| 作者单位： | 中国科学院长春应用化学研究所, 长春 130022 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金 (批准号 :2 96 770 16 ) |
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| 摘 要： | 定量结构－活性／性质相关性（QSAR／QSPR）研究的基本依据是化合物的性质与结构具有相关性，所以只要有方法描述化合物的结构（得到X）就可与化合物的性质（作为Y）建立起数学模型，并由引模型预测未知化合物。由化合物的结构可衍生（即描述）出诸多变量，从统计学出发，希望用尽可能少的变量来表征尽可能多的信息（如多元回归分析）。过多的变量不仅计算量大，从而可以导致所得的数学模型不稳定，使预测结果较差^[1]，而且不同变量的组合所得结果可能差别很大，由此需要对变量进行压缩和选择。虽然变量的选择是一个非常费时和复杂的工作，但变量选择的好坏对数学模型的稳定性及准确性有致关重要的影响，从某种角度上讲，它能决定一项QSAR／QSPR研究的成败。最简单的选择变量的方法是穷举组合法，但此方法的计算量非常大，特别是当变量数较大时，该方法是实际上是不可行的，尽管用于变量选择的方法已有报道，但问题尚有待进一步研究。本文侧重比较了正交变换法与变量最优子集回归法，得到了很有启示性的结果。
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| 关 键 词： | 构效关系的研究 变量选择 正交变换法 变量最优子集法 |
| 文章编号： | 0251-0790(2001)07-1134-03 |
| 收稿时间： | 2000-08-01 |
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