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广东省科技计划工业攻关项目(2003C101025)
作品数:
1
被引量:7
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相关作者:
孙守迁
柴春雷
司宏宗
张克俊
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2007
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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
被引量:7
2007年
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ChemOffice2004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。
张克俊
孙守迁
柴春雷
司宏宗
关键词:
定量构效关系
急性毒性
支持向量机
启发式算法
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