【摘 要】
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目的：使用随机森林（RF）算法和支持向量机（SVM）算法构建定量构效关系模型（QSAR）,并筛选出最优模型,对部分有毒中药包含的化学成分对CYP2C19可能的作用进行了预测,为临床应用和药物开
【机 构】
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中国中医科学院中医药信息研究所,苏州润新生物科技有限公司
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目的：使用随机森林（RF）算法和支持向量机（SVM）算法构建定量构效关系模型（QSAR）,并筛选出最优模型,对部分有毒中药包含的化学成分对CYP2C19可能的作用进行了预测,为临床应用和药物开发提供参考。方法：本文使用Mold2软件（version 2.0.0）对收集到的130个化学成分进行分子描述符计算,对其进行初步筛选后,分别采用RF和SVM进行预测模型的构建,最后筛选出最优预测模型,并对中药化学成分进行预测。结果：根据预测模型的准确度和接收器操作特征（ROC）值筛选出最优分子描述符为6个,合并SVM
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