基于不同建模方法的ACE抑制肽QSAR比较研究

• 作者: 刘静 管骁 苏淅娜
• 来源期刊: 分析测试学报
• 学科: 化学
• 关键词: 血管紧张素转化酶抑制肽 定量构效关系 多元线性回归 偏最小二乘 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 所属期刊栏目: 研究简报
• 页码范围: 604-608
• 页数: 5页
• 分类号: O615.45|O629.72
• 字数: 3537字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-4957.2013.05.015

摘要

以自组建的血管紧张素转化酶(Angiotensin I-converting enzyme)抑制肽库为研究对象,采用氨基酸描述符SVHEHS(Scores vector of hydrophobic,electronic,hydrogen bonds and steric properties)对各肽样本进行结构表征后,进行自交叉协方差(Auto cross covariances,ACC)处理,并分别利用多元线性回归(Multiple linear regression,MLR)、偏最小二乘(Partial least square regression,PLS)、人工神经网络(Artificial neural networks,ANN)3种建模方法进行ACE抑制肽QSAR建模.结果显示,所得MLR、PLS与ANN模型的相关系数(Correlation coefficient,R2)分别为0.744、0.862、0.958,留一交叉验证相关系数(Leave-one-out cross-validated correlation coefficient,Q2Loo)分别为0.532、0.829、0.948,外部验证复相关系数(External validated correlation coefficient,Q2ex(t))分别为0.567、0.632、0.634.因此,SVHEHS结合上述3种建模方法均适用于ACE抑制肽的QSAR研究,其中ANN的建模效果最优.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	管骁	上海理工大学医疗器械与食品学院	67	363	10.0	14.0
2	刘静	上海海事大学信息工程学院	41	167	6.0	10.0
3	苏淅娜	上海理工大学医疗器械与食品学院	3	22	3.0	3.0