【摘 要】
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最近的研究已经证实,以周期蛋白依赖性激酶4(cyclin-dependent kinase 4,CDK4)为靶点,通过CDK4的抑制剂重新建立细胞周期的调控在肿瘤靶向治疗的发展中已经成为有吸引力的方
【基金项目】
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四川省教育厅科研创新团队项目(17TD0005)资助;四川省教育厅自然科学重点项目(16ZA0369)资助;四川省科技创新苗子工程培育项目(2017033)资助
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最近的研究已经证实,以周期蛋白依赖性激酶4(cyclin-dependent kinase 4,CDK4)为靶点,通过CDK4的抑制剂重新建立细胞周期的调控在肿瘤靶向治疗的发展中已经成为有吸引力的方向。本文测试了三种机器学习方法,k最近邻、C4.5决策树和随机森林(random forest,RF),用于预测CDK4的抑制剂。所建这些模型都达到了令人满意的预测效果。其中,RF模型当参数Mtry=13、jbt=255时对应的总预测精度最大,为96.65%。同时,与CDK4抑制剂最相关的25个分子描述符也被最优的RF模型挑选了出来。本文的研究表明,机器学习方法特别是RF方法,对于发现潜在的CDK4抑制剂十分有效。
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