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.     

Classification of Greek Olive Oils from Different Regions by Machine Learning-Aided Laser-Induced Breakdown Spectroscopy and Absorption Spectroscopy

In the present work, the emission and the absorption spectra of numerous Greek olive oil samples and mixtures of them, obtained by two spectroscopic techniques, namely Laser-Induced Breakdown Spectroscopy (LIBS) and Absorption Spectroscopy, and aided by machine learning algorithms, were employed for the discrimination/classification of olive oils regarding their geographical origin. Both emission and absorption spectra were initially preprocessed by means of Principal Component Analysis (PCA) and were subsequently used for the construction of predictive models, employing Linear Discriminant Analysis (LDA) and Support Vector Machines (SVM). All data analysis methodologies were validated by both “k-fold” cross-validation and external validation methods. In all cases, very high classification accuracies were found, up to 100%. The present results demonstrate the advantages of machine learning implementation for improving the capabilities of these spectroscopic techniques as tools for efficient olive oil quality monitoring and control.     

基于机器学习方法的H1N1神经氨酸苷酶抑制剂的分类预测

流感是一种主要的呼吸道传染病, 在普通人群中有着较高的发病率, 而对于一些年老和高危病人还有较高的死亡率. 研究显示抑制神经氨酸苷酶(NA)可以阻断病毒RNA复制, 因此NA是有效治疗H1N1型流感病毒的重要药物靶标. 通过计算机方法进行虚拟筛选和预测NA抑制剂已经变得越来越重要. 针对酶活性位点进行基于结构的合理药物设计, 开发H1N1 病毒神经氨酸苷酶抑制剂, 已成为药物研究的热点之一. 本文通过多种机器学习方法(支持向量机(SVM)、k-最近相邻法(k-NN)和C4.5决策树(C4.5DT))对已知的神经氨酸苷酶抑制剂(NAIs)与非神经氨酸苷酶抑制剂(non-NAIs)建立分类预测模型. 其中227个结构多样性化合物(72个NAIs与155个non-NAIs)被用于测试分类预测系统, 并用递归变量消除法选择与神经氨酸苷酶抑制剂分类相关的性质描述符以提高预测精度. 本研究对独立验证集的总预测精度为75.9%-92.6%, NA 抑制剂的预测精度为64.3%-78.6%, 非H1N1抑制剂的预测精度为77.5%-97.5%. SVM法给出最好的总预测精度(92.6%). 本研究表明支持向量机等机器学习方法可以有效预测未知数据集中潜在的NA抑制剂, 并有助于发现与其相关的分子描述符.     

抗原肽与MHC分子相互作用的QSAR模型研究

分别采用氨基酸序列及氨基酸结构描述符方法定量研究了短肽-MHC(major histocompatibility complex)分子结合亲合力的定量构效关系(QSAR)模型, 用这两个模型对短肽与HLA-A*0201分子结合的805个预测样本进行了预测, 预测准确度分别达到66.8%和65.5%. 采用了去除“劣点”方法检验模型的鲁棒性, 结果证明两个模型都具有良好的鲁棒性. 通过改变两个模型的参数, 对氨基酸残基个数为8或10的CTL(cytotoxicy T lymphocyte)表位进行预测.     

机器学习方法用于建立乙酰胆碱酯酶抑制剂的分类模型

我们构建了表征乙酰胆碱酯酶抑制剂分子组成、电荷、拓扑、几何结构及物理化学性质等特征的1559个描述符,通过Fischer Score排序过滤和Monte Carlo模拟退火法相结合进行变量筛选得到37个描述符,然后分别用支持向量学习机(SVM)、人工神经网络(ANN)和k-近邻(k-NN)等机器学习方法建立了乙酰胆碱酯酶抑制剂的分类预测模型.对于训练集的515个样本,通过五重交叉验证,各机器学习方法对正样本,负样本和总样本的平均预测精度分别为87.3%-92.7%,67.0%-81.0%和79.4%-88.2%;通过y-scrambling方法验证SVM模型是否偶然相关,结果正样本,负样本和总样本的平均预测精度分别为72.7%-82.5%,41.0%-53.0%和62.1%-69.1%,明显低于实际所建模型的预测精度,表明所建模型不存在偶然相关;对172个没有参与建模的外部独立测试样本,各机器学习方法对正样本,负样本和总样本的预测精度分别为93.3%-100.0%,74.6%-89.6%和86.1%-95.9%.所建模型中,SVM模型预测精度最好,且明显高于其它文献报道结果.