【摘 要】
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化合物毒性与描述符通常呈现为非线性关系,量子化学计算的化合物分子描述符中包含诸多无关特征与冗余特征.最大相关最小冗余(m RMR)是应用较广泛的特征选择方法,但当前的m RM
【机 构】
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湖南农业大学湖南省作物种质创新与资源利用重点实验室; 湖南农业大学植物病虫害生物学与防控湖南省重点实验室; 湖南农业大学信息科学技术学院;
【基金项目】
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教育部博士点基金(No.20124320110002);长沙市科技计划项目(No.K1406018-21)~~
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化合物毒性与描述符通常呈现为非线性关系,量子化学计算的化合物分子描述符中包含诸多无关特征与冗余特征.最大相关最小冗余(m RMR)是应用较广泛的特征选择方法,但当前的m RMR对连续型因变量不适用,且存在相关性测度与冗余性测度不可比的缺陷.定量构效关系(QSAR)研究中因变量(毒性)与自变量(描述符)多为连续型变量,本文以非线性的距离相关系数(d Cor)取代线性的Pearson相关系数(R),在非线性条件下实现了相关性测度与冗余性测度可比,由此提出了新的特征选择方法 m RMR-d Cor.3个醇酚类化合物毒性QSAR数据集的分析表明,基于m RMR-d Cor选择特征的支持向量回归(SVR)模型独立预测Q2分别为0.954、0.941、0.981,明显优于参比模型与文献报道,m RMR-d Cor选择的多数保留分子描述符得到文献报道支持.m RMR-d Cor在化合物QSAR、定量构质关系等研究中有广泛应用前景.
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