SVR—CKNN预测用于HIV-1蛋白酶抑制剂QSAR建模

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为提高药物定量构效关系(QSAR)模型预测精度,发展了一种新的QSAR建模方法SVR—CKNN。该法基于支持向量机回归(SVR)自动筛选化合物结构描述符,以k-最近邻建立多个子模型实施组合预测(CKNN)。应用于49种HIV-1蛋白酶抑制剂QSAR研究,留一法预测结果表明SVR—CKNN预测精度明显优于多元线性回归(MLR)、逐步回归(SLR)、偏最小二乘回归(PLS)和神经网络(BP—ANN)等传统模型。SVR—CKNN基于结构风险最小,具非线性、适于小样本、泛化推广能力强、稳定性好、不依赖操作者经验等
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