物理化学学报
物理化學學報
물이화학학보
ACTA PHYSICO-CHIMICA SINICA
2009年
8期
1581-1586
,共6页
李平%谈宁馨%饶含兵%李泽荣%陈宇综
李平%談寧馨%饒含兵%李澤榮%陳宇綜
리평%담저형%요함병%리택영%진우종
支持向量机%HERG钾通道抑制剂%Monte Carlo模拟退火法
支持嚮量機%HERG鉀通道抑製劑%Monte Carlo模擬退火法
지지향량궤%HERG갑통도억제제%Monte Carlo모의퇴화법
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.
對human ether-a-gō-gō related genes(HERG)鉀離子通道(鉀通道)抑製劑,計算瞭錶徵分子組成、電荷分佈、拓撲、幾何結構及物理化學性質等特徵的1559箇分子描述符.採用Fischer Score(F-Score)排序過濾和Monte Carlo模擬退火法相結閤從中篩選與HERG鉀通道抑製劑分類相關的分子描述符.採用支持嚮量機(SVM)方法,分彆以IC50=1.0、10.0μmol·L-1為分類標準,建立瞭三箇分類預測模型.對367箇訓練集分子,用五重交扠驗證.得到正、負樣本的平均預測精度分彆為84.8%-96.6%、80.7%-97.7%,其總的平均預測精度為87.1%-97.2%,優于其它文獻報道結果.對97箇外部測試集分子,所建三箇模型的總樣本預測精度在67.0%-90.1%之間,接近或優于其它文獻報道結果.
대human ether-a-gō-gō related genes(HERG)갑리자통도(갑통도)억제제,계산료표정분자조성、전하분포、탁복、궤하결구급물이화학성질등특정적1559개분자묘술부.채용Fischer Score(F-Score)배서과려화Monte Carlo모의퇴화법상결합종중사선여HERG갑통도억제제분류상관적분자묘술부.채용지지향량궤(SVM)방법,분별이IC50=1.0、10.0μmol·L-1위분류표준,건립료삼개분류예측모형.대367개훈련집분자,용오중교차험증.득도정、부양본적평균예측정도분별위84.8%-96.6%、80.7%-97.7%,기총적평균예측정도위87.1%-97.2%,우우기타문헌보도결과.대97개외부측시집분자,소건삼개모형적총양본예측정도재67.0%-90.1%지간,접근혹우우기타문헌보도결과.
