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Multi-KNN-SVR组合预测在含氟化合物QSAR研究中的应用

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成果类型:
期刊论文
作者:
Tan Xian-Sheng;Yuan Zhe-Ming*;Zhou Tie-Jun;Wang Chun-Juan;Xiong Jie-Yi
通讯作者:
Yuan Zhe-Ming
作者机构:
[Wang Chun-Juan; Tan Xian-Sheng; Xiong Jie-Yi; Yuan Zhe-Ming] Hunan Agr Univ, Coll Biosafety Sci & Technol, Changsha 410128, Peoples R China.
[Zhou Tie-Jun; Tan Xian-Sheng] Hunan Agr Univ, Coll Sci, Changsha 410128, Peoples R China.
通讯机构:
[Yuan Zhe-Ming] H
Hunan Agr Univ, Coll Biosafety Sci & Technol, Changsha 410128, Peoples R China.
语种:
中文
关键词:
含氟化合物;支持向量回归;定量构效关系;K-最近邻;组合预测
关键词(英文):
Combinatorial forecast;Fluorine-containing compound;K-nearest neighbor;Quantitative structure-activity relationship (QSAR);Support vector regression
期刊:
高等学校化学学报
ISSN:
0251-0790
年:
2008
卷:
29
期:
1
页码:
95-99
基金类别:
国家自然科学基金(批准号:30570351); 教育部新世纪优秀人才支持计划资助;
机构署名:
本校为第一且通讯机构
院系归属:
植物保护学院
理学院
摘要:
为深入认识含氟农药生物活性与其结构之间的关系,建立了理想的QSAR模型,从化合物油水分配系数等7个分子结构描述符出发,基于支持向量回归(SVR)和MSE最小原则,经自动寻找最优核函数和非线性筛选描述符,构建了多个K-最近邻(KNN)预测子模型.再经非线性筛选获得保留子模型,以保留子模型实施组合预测(Multi—KNN—SVR).33种含氟化合物对5种不同病害生物活性的留一法组合预测结果表明,采用非线性筛选描述符和KNN子模型能有效地提高预测精度,基于多个KNN子模型的非线性组合能进一步提高预测性能.Multi—KNN—SVR组合预测在QSAR以及其它相关预测研究中具有广泛应用前景.
摘要(英文):
To further understand the quantitative structure-activity relationship (QSAR) of fluorine-containing pesticide and improve the prediction precision of QSAR models, a novel nonlinear combinatorial forecast method named Multi-KNN-SVR, multi-K-nearest neighbor based on support vector regression, was proposed. The novel method includes the following key steps: firstly, seeking the best kernel automatically based on the minimum mean square error (MSE); secondly, screening descriptors nonlinearly by F-test; finally, carrying out the combinatorial forecast with multiple KNN sub-models. Multi-KNN-SVR ...

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