西华师范大学学报（自然科学版）
西華師範大學學報（自然科學版）
서화사범대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF CHINA WEST NORMAL UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE)
2010年
3期
302-308
,共7页
微粒群%v-支持向量机%定量构效关系%抗艾滋病毒
微粒群%v-支持嚮量機%定量構效關繫%抗艾滋病毒
미립군%v-지지향량궤%정량구효관계%항애자병독
以E-Dragon软件计算的RDF,WHIM,Topological,2D-autocorrelation,Geometrical,3D-MORSE和GETA-WAY等7种QSAR建模常用的分子描述符为结构参数,分别在PSO算法筛选变量的基础上,再以v-SVM算法对36种1-芳基-四氢异喹啉类化合物的抗HIV活性药物进行定量构效关系(QSAR)研究.7种分子描述符建立的PSO-v-SVM模型中,以RDF描述符建立的模型最佳.该模型对训练集和预测集计算结果的平均绝对误差MAE分别为0.0028和0.0630,决定系数R2分别为0.998和0.956;而文献[1]3个模型训练、预测结果的MAE分别为0.0612,0.5486,0.0557,0.5676和0.0665,0.5658,训练结果的R2分别为0.9493,0.9533和0.9286,预测结果的R2则均小于0;研究表明,该QSAR模型明显优于文献[1]的3个模型.
以E-Dragon軟件計算的RDF,WHIM,Topological,2D-autocorrelation,Geometrical,3D-MORSE和GETA-WAY等7種QSAR建模常用的分子描述符為結構參數,分彆在PSO算法篩選變量的基礎上,再以v-SVM算法對36種1-芳基-四氫異喹啉類化閤物的抗HIV活性藥物進行定量構效關繫(QSAR)研究.7種分子描述符建立的PSO-v-SVM模型中,以RDF描述符建立的模型最佳.該模型對訓練集和預測集計算結果的平均絕對誤差MAE分彆為0.0028和0.0630,決定繫數R2分彆為0.998和0.956;而文獻[1]3箇模型訓練、預測結果的MAE分彆為0.0612,0.5486,0.0557,0.5676和0.0665,0.5658,訓練結果的R2分彆為0.9493,0.9533和0.9286,預測結果的R2則均小于0;研究錶明,該QSAR模型明顯優于文獻[1]的3箇模型.
이E-Dragon연건계산적RDF,WHIM,Topological,2D-autocorrelation,Geometrical,3D-MORSE화GETA-WAY등7충QSAR건모상용적분자묘술부위결구삼수,분별재PSO산법사선변량적기출상,재이v-SVM산법대36충1-방기-사경이규람류화합물적항HIV활성약물진행정량구효관계(QSAR)연구.7충분자묘술부건립적PSO-v-SVM모형중,이RDF묘술부건립적모형최가.해모형대훈련집화예측집계산결과적평균절대오차MAE분별위0.0028화0.0630,결정계수R2분별위0.998화0.956;이문헌[1]3개모형훈련、예측결과적MAE분별위0.0612,0.5486,0.0557,0.5676화0.0665,0.5658,훈련결과적R2분별위0.9493,0.9533화0.9286,예측결과적R2칙균소우0;연구표명,해QSAR모형명현우우문헌[1]적3개모형.
