【摘 要】
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使用27种麻痹性贝毒素中的1 751种分子结构描述符和其半数致死浓度建QSAR模型,采用基于统计相关性的变量选择(Correlation-based Feature Selection,CFS)法选择变量,并使用交
【机 构】
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华南理工大学环境科学与工程学院; 工业聚集区污染控制与生态修复教育部重点实验室;
【基金项目】
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广东省自然科学基金(05300189);广东省科技计划(2007A020100001-13)资助
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使用27种麻痹性贝毒素中的1 751种分子结构描述符和其半数致死浓度建QSAR模型,采用基于统计相关性的变量选择(Correlation-based Feature Selection,CFS)法选择变量,并使用交叉验证法检验变量子集,最后从1751种分子结构描述符中,筛选出43种与目标值关系极密但内部关系较低的变量。用主成分分析法压缩变量集的维度,提取10种主成分作为新的变量建QSAR模型。模型的相关系数R~2为0.891,交叉验证系数q~2为0.809,表明模型拟合效果和预测能力良好。用"Jackknife法"检验模型的稳定性,有88.9%的相关系数R落在0.94和0.95之间,说明模型稳健性和可靠性较强。结果,基于统计相关性的变量选择法非常适合从成百上千种变量中筛选,它在消除无关变量的同时也能消除重复变量,有利于数据的处理,在QSAR建模中应用前景广阔。
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