构建定量回归模型预测化合物性质

来源 :中国化学会第29届学术年会 | 被引量 : 0次 | 上传用户:ninetails
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  定量构效关系(QSAR)模型自Corwin Hansch[1]首次提出已经经历了50多年的发展,随着化合物数据的增长,QSAR模型广泛引用于药学、化学工业的各个领域.使用QSAR模型不仅可节省化学实验所需的大量人力和物力资源,而且还能依据理论模型对化合物进行性质预测、类型识别和分子毒理学反应机理的研究,为进一步的分子设计、药物合成开辟新途径.目前文献报道的QSAR模型大多为分类模型,分类模型只能定性预测,不能定量预测,而毒性端点本身是及其复杂的,化合物毒性的强弱对于理解毒性十分必要,因此本文使用的建模方法是支持向量回归(Support Vector Regression),以MACCS为分子指纹,支持向量机为算法,建立定量分析模型来分析化合物的毒性.最后,本文用1571个梨形四膜虫毒性数据[2]和1708个化合物水溶性数据[3]来验证模型,模型的5倍交叉验证结果q2cv分别为0.54,0.77,对于外部测试集的预测结果q2test分别为0.70,0.71,两个数据集的验证结果说明构建的定量回归模型具有一定的鲁棒性.
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