支持向量机用于多氯代萘毒性的定量构效研究

用偏最小二乘法(PLS)和留一交叉验证从90多个量子化学参数中筛选出极化率、分子量、部分原子上的净电荷、静电势等作为描述符,应用支持向量机(SVM)对20个多氯代萘同系物的三组毒性数据分别建立了定量构效关系模型.所得模型的交叉验证相关系数的平方分别为0.805、0.890、0.936.并将偏最小二乘法建模所得结果与之进行比较,结果表明,SVM预报能力优于PLS.     

基于支持向量学习机方法的人体小肠吸收药物活性的预测

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(mA-),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。     

HLA-A*0201限制性CTL表位定量结构与活性研究

采用VHSE氨基酸结构描述子表征HLA-A*0201限制性表位结构, 以遗传算法和偏最小二乘相结合(GA-PLS)对102个训练集进行定量构效关系建模. 剔除3个异常样本后, 据候选模型交互检验及50个外部测试集预测结果, 筛选得到最优偏最小二乘模型(A＝2), 其R², Q²和 分别为0.755, 0.621和0.680. 构效研究显示: CTL表位活性主要与1, 2, 7, 8, 9位氨基酸残基疏水、1, 2位立体及6位残基电性等性质密切相关.