基于启发式算法和支持向量机算法预测醛类化合物急性毒性

• 作者: 司宏宗 孙守迁 张克俊 柴春雷
• 来源期刊: 分析化学
• 学科: 化学
• 关键词: 定量构效关系 醛 急性毒性 支持向量机 启发式算法
• 年，卷（期）: 2007,（9）
• 所属期刊栏目: 研究报告
• 页码范围: 1263-1268
• 页数: 6页
• 分类号: O6
• 字数: 5202字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0253-3820.2007.09.005

摘要

应用启发式算法(HM)和支持向量机算法(SVM)建立了88种醛类化合物对大鼠急性毒性的定量构效关系模型.应用ChemOffice 2004 软件进行化合物的结构输入,利用半经验方法进行分子结构优化,在CODDESA软件中计算出组成、拓扑、几何、电子和量子化学参数.并用启发式方法筛选出相对阳性电荷、氧原子数量、碳原子的最小亲核反应指数、双键相对数量、碳原子数量、碳氢键之间的最大交换能量、最大σ-σ键序和双键数量8个参数,在此基础上应该多元线性回归和支持向量机方法建立QSPR模型.两种方法均得到了较好的结果,HM和SVM的交互检验的相关系数分别为0.90和0.93;通过对模型的稳定性和预测能力比较,SVM建立的QSAR模型能够更好地预测醛类化合物对大鼠急性毒性LD50.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙守迁	浙江大学计算机学院	117	2790	29.0	48.0
2	张克俊	浙江大学计算机学院	13	231	7.0	13.0
3	柴春雷	浙江大学计算机学院	12	129	6.0	11.0