| 基于支持向量机方法的HERG钾离子通道抑制剂分类模型 |
| |
| 引用本文： | 李平,谈宁馨,饶含兵,李泽荣,陈宇综.基于支持向量机方法的HERG钾离子通道抑制剂分类模型[J].物理化学学报,2009,25(8):1581-1586. |
| |
| 作者姓名： | 李平 谈宁馨 饶含兵 李泽荣 陈宇综 |
| |
| 作者单位： | College of Chemistry, Sichuan University, Chengdu 610065, P. R. China,College of Chemical Engineering, Sichuan University, Chengdu 610065, P. R. China,Department of Pharmacy, National University of Singapore, Singapore 117543 |
| |
| 摘 要： | 对human ether-a-gō-gō related genes(HERG)钾离子通道(钾通道)抑制剂,计算了表征分子组成、电荷分布、拓扑、几何结构及物理化学性质等特征的1559个分子描述符.采用Fischer Score(F-Score)排序过滤和Monte Carlo模拟退火法相结合从中筛选与HERG钾通道抑制剂分类相关的分子描述符.采用支持向量机(SVM)方法,分别以IC50=1.0、10.0μmol·L-1为分类标准,建立了三个分类预测模型.对367个训练集分子,用五重交叉验证.得到正、负样本的平均预测精度分别为84.8%-96.6%、80.7%-97.7%,其总的平均预测精度为87.1%-97.2%,优于其它文献报道结果.对97个外部测试集分子,所建三个模型的总样本预测精度在67.0%-90.1%之间,接近或优于其它文献报道结果.
|
| 关 键 词： | 支持向量机 HERG钾通道抑制剂 Monte Carlo模拟退火法 |
| 收稿时间： | 2009-02-20 |
| 修稿时间： | 2009-06-01 |
Classification Models for HERG Potassium Channel Inhibitors Based on the Support Vector Machine Approach |
| |
| LI Ping,TAN Ning-Xin,RAO Han-Bing,LI Ze-Rong,CHEN Yu-Zong.Classification Models for HERG Potassium Channel Inhibitors Based on the Support Vector Machine Approach[J].Acta Physico-Chimica Sinica,2009,25(8):1581-1586. |
| |
| Authors: | LI Ping TAN Ning-Xin RAO Han-Bing LI Ze-Rong CHEN Yu-Zong |
| |
| Affiliation: | College of Chemistry, Sichuan University, Chengdu 610065, P. R. China|College of Chemical Engineering, Sichuan University, Chengdu 610065, P. R. China|Department of Pharmacy, National University of Singapore, Singapore 117543 |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | Support vector machine HEGR potassiumchannel inhibitor Monte Carlo simulated annealing |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《物理化学学报》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《物理化学学报》下载全文 |
|
