【摘 要】
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对激素敏感脂肪酶,我们构建了表征分子组成、电荷、拓扑、几何结构及物理化学性质等特征的1559个描述符,通过Fischer Score排序过滤和Monte Carlo模拟退火法相结合进行变量筛
【机 构】
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四川农业大学生命科学与理学院,四川农业大学动物遗传育种研究所,四川大学化学工程学院,四川大学化学学院
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对激素敏感脂肪酶,我们构建了表征分子组成、电荷、拓扑、几何结构及物理化学性质等特征的1559个描述符,通过Fischer Score排序过滤和Monte Carlo模拟退火法相结合进行变量筛选得到35个描述符,然后分别用支持向量学习机（SVM）、人工神经网络（ANN）,k-近邻（k-NN）,连续核密度估计（CKD）和逻辑回归（LR）等机器学习方法建立了激素敏感脂肪酶抑制剂的分类预测模型。对于训练集的200个样本,通过五重交叉验证,各机器学习方法对正样本,负样本和总样本的平均预测精度分别在78.0%-94.
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