期刊论文

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现代生物医学进展

1673-6273

2007

7

11

1718-1722

10.3969/j.issn.1673-6273.2007.11.039

国家自然科学基金资助项目（No.30570351）和教育部新世纪优秀人才计划资助项目

本校为第一机构

目的：建立一种预测精度较高的定量构效关系（QSAR）模型，为设计和合成活性更高的头孢菌素类抗生素提供理论依据。方法：发展了一种基于支持向量回归（SVR）和k-最近邻（KNN）的非线性组合预测方法（SVR-KNN），系统研究了48种抗流感嗜血杆菌头孢菌素衍生物的QSAR。结果：留一法预测结果表明，非线性筛选描述符和子模型能明显提高预测精度，汰选子模型后的组合预测精度优于单一子模型，SVR．KNN的MSE、MAPE分别为0．019、1．81％；独立样本预测结果显示，SVR-KNN在所有参比模型中具有最优的预测精度及稳定性，其MSE、MAPE分别为0．010、1．33％。结论：SVR-KNN模型具有较强的预测能力和优异的泛...

Objective： To establish a quantitative structure-activity relationship （QSAR） model with higher prediction precision, and to provide theoretical data for the design of highly effective cephalosporin antibiotics. Methods： Based on support vector regression （SVR） and k-nearest neighbor （KNN）, a nonlinear combinatorial prediction approach, named SVR-KNN, was developed and applied to the QSAR on the antibacterial bioactivities of 48 cephalosporin compounds against Haemophilus influenzae. The approach consists of 6 steps. Firstly, search for...