基于随机森林与Chemistry Development Kit描述符的P-gp底物识别

• 作者: 程翼宇 赵筱萍 马广立
• 来源期刊: 高等学校化学学报
• 学科: 化学
• 关键词: 磷糖蛋白 随机森林 模式识别
• 年，卷（期）: 2007,（10）
• 页码范围: 1885-1888
• 页数: 4页
• 分类号: R914.2|O652|O641
• 字数: 2289字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0251-0790.2007.10.013

摘要

应用随机森林方法、开放源代码软件-CDK(Chemistry Development Kit)描述符与170个化合物的训练数据集[其中96个为磷糖蛋白(P-gp)底物],建立了P-gp底物的识别模型.研究了CDK描述符与P-gp底物识别的关系,结果表明,原子极化性和电荷偏面积等分子属性对P-gp底物识别起到重要作用.该模型对训练集的预测正确率为99.42%;对外部测试集(42个化合物,其中24个为P-gp底物)的预测结果为P-gp底物、非底物及总测试集的识别正确率分别为87.50%,83.33%和85.71%.212个化合物数据集上的Leave-One-Out交叉验证识别正确率为77.4%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程翼宇	浙江大学药物信息学研究所	178	4474	37.0	55.0
2	马广立	浙江大学药物信息学研究所	3	17	3.0	3.0
3	赵筱萍		22	206	8.0	13.0