头孢菌素类抗生素的定量构效关系研究

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目的:建立一种预测精度较高的定量构效关系(QSAR)模型,为设计和合成活性更高的头孢菌素类抗生素提供理论依据。方法:发展了一种基于支持向量回归(SVR)和k-最近邻(KNN)的非线性组合预测方法(SVR-KNN),系统研究了48种抗流感嗜血杆菌头孢菌素衍生物的QSAR。结果:留一法预测结果表明,非线性筛选描述符和子模型能明显提高预测精度,汰选子模型后的组合预测精度优于单一子模型,SVR.KNN的MSE、MAPE分别为0.019、1.81%;独立样本预测结果显示,SVR-KNN在所有参比模型中具有最优的预测
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