支持向量机回归方法用于黄酮类化合物醛糖还原酶抑制活性的QSAR研究

支持向量机回归方法用于黄酮类化合物醛糖还原酶抑制活性的QSAR研究

用支持向量机回归(SVR)方法研究了48个黄酮类化合物醛糖还原酶抑制活性的定量构效关系.建模过程中利用留一法交叉验证(LOOCV)优化了核函数的类型、惩罚系数C和不敏感函数ε.所建模型最终采用了227个变量中的7个:dChivps9,ESHaaCH,EsssCH2,n2Pag[1,2], degree2,I'3和I'4.所得SVR模型的预测相对误差为0.0622,小于多元线性回归(MLR)和偏最小二乘法(PLS),以及文献报道模型的预测相对误差.

作 者： 袁福星 陆文聪 李国正 刘太昂 Yuan Fuxing Lu Wencong Li Guozheng Liu Taiang   作者单位： 袁福星,陆文聪,Yuan Fuxing,Lu Wencong(上海大学理学院化学系,上海,200444)

李国正,Li Guozheng(上海大学计算机科学与工程学院,上海,200072)

刘太昂,Liu Taiang(北京石油化工设计院,北京,100101) 

刊 名： 计算机与应用化学  ISTIC PKU 英文刊名： COMPUTERS AND APPLIED CHEMISTRY  年，卷(期)： 2007 24(6)  分类号： O641  关键词： 支持向量机回归   QSAR   黄酮类化合物   醛糖还原酶抑制活性   support vector regression   QSAR   Flavones   aldose reductase inhibitory activity  

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