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

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102个分子描述符,用遗传算法变量选择方法使描述符减少到47个。体系共包含了230个化合物分子,69个不能被吸收(mA-),161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,提高了建模效率。     

机器学习方法用于选择性环氧化酶-2抑制剂活性预测模型的建立

与传统的非甾体类消炎药相比,选择性环氧化酶-2抑制剂具有无胃肠道粘膜损伤,溃疡和肾功能障碍等严重的副作用,设计选择性环氧化酶-2抑制剂具有重要意义。本文用支持矢量学习机和神经网络两种机器学习方法建立选择性环氧化酶-2抑制剂的活性预测模型,以期为选择性环氧化酶-2抑制剂药物的合成提供先导化合物。我们将467个环氧化酶-2抑制剂用Kennard-Stone方法分为训练集,验证集和独立测试集,对每一抑制剂分子我们计算了463个包含组成描述符和拓扑描述符的分子描述符来表征其分子结构,并通过F-Score方法选取最重要的分子描述符用于分类模型的建立。结果表明,SVM方法通过变量筛选后具有很好的预测能力,其预测正确率达到93.30%。     

基于支持向量机的药物诱导磷脂质病预测模型

本文应用一种组合遗传算法和共轭梯度法的支持向量机(GA-CG-SVM)方法建立了药物诱导磷脂质病分类预测模型.首先对描述符进行了优化,选出了19个描述符用于模型的构建,所建模型对训练集的预测准确率为81.6%,对测试集的预测精度为87.5%,说明所建SVM分类模型不仅能正确预测训练集药物诱导的磷脂质病,也对其他化合物具...     

机器学习方法用于二氢叶酸还原酶抑制剂的活性预测

分别采用支持向量学习机、人工神经网络、调节性逻辑回归和K-最临近等机器学习方法对761个二氢叶酸还原酶抑制剂建立了其活性分类预测模型. 采用组成描述符和拓扑描述符表征抑制剂的分子结构及物理化学性质, 使用Kennard-Stone方法进行训练集的设计, 并用Metropolis Monte Carlo模拟退火方法作变量选择. 结果表明, 支持向量学习机优于其它机器学习方法, 所得到的最优模型具有较好的预测结果, 其预测正确率为91.62%. 说明通过合适的训练集设计及变量选择, 支持向量学习机方法可以很好地用于二氢叶酸还原酶抑制剂的活性分类预测.     

基于支持向量机方法的HERG钾离子通道抑制剂分类模型

对human ether-a-gō-gō related genes(HERG)钾离子通道(钾通道)抑制剂,计算了表征分子组成、电荷分布、拓扑、几何结构及物理化学性质等特征的1559个分子描述符.采用Fischer Score(F-Score)排序过滤和Monte Carlo模拟退火法相结合从中筛选与HERG钾通道抑制剂分类相关的分子描述符.采用支持向量机(SVM)方法,分别以IC50=1.0、10.0μmol·L-1为分类标准,建立了三个分类预测模型.对367个训练集分子,用五重交叉验证.得到正、负样本的平均预测精度分别为84.8%-96.6%、80.7%-97.7%,其总的平均预测精度为87.1%-97.2%,优于其它文献报道结果.对97个外部测试集分子,所建三个模型的总样本预测精度在67.0%-90.1%之间,接近或优于其它文献报道结果.