【摘 要】
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为了预测分子在人体小肠中的吸收,本文计算了表征分子的电子、拓扑、几何结构、分子形状等特征的102个分子描述符,用遗传算法变量选择方法使描述符减少到47个.体系共包含了23
【机 构】
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四川大学化工学院,四川大学化学学院
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为了预测分子在人体小肠中的吸收,本文计算了表征分子的电子、拓扑、几何结构、分子形状等特征的102个分子描述符,用遗传算法变量选择方法使描述符减少到47个.体系共包含了230个化合物分子,69个不能被吸收(HIA-),161个可以被吸收(HIA+).对建立的SVM模型,用5重交叉验证和独立测试集进行验证,预测正确率分别达到79.1%和77.1%,结果具有较好的一致性.在模型验证中,通过聚类分析方法组合训练集和测试集,保证了模型的稳定性,提高了建模效率.
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