阮晓芳
- 作品数：3 被引量：6H指数：2
- 供职机构：兰州大学化学化工学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：理学自动化与计算机技术医药卫生更多>>
- 基于启发式方法和支持向量机定量研究药物的血脑屏障通透性被引量：1
- 2007年
- 构建55个药物分子与其血脑屏障通透性(log B)之间的定量结构—性质关系模型,探讨影响药物血脑屏障通透性的结构因素.应用CODESSA软件计算55个化合物的组成、拓扑、几何、静电和量子化学等结构参数,通过启发式方法筛选得到最佳的结构参数,并建立线性回归模型;用所选的4个结构参数作为支持向量机的输入,建立非线性的支持向量机回归模型.预测结果表明:支持向量机回归模型性能(R^2=0.89,MSE=0.06)要优于启发式回归模型的性能(R^2=0.82,MSE=0.11).描述符HASA2,NO,FPSA3和E(CH)都是影响log B的主要结构因素.支持向量机模型简单快速,在药物设计中可以用来预测候选药物的log B值。
- 阮晓芳张瑞生胡荣静袁永娜刘满仓范波涛
- 关键词：血脑屏障支持向量机定量结构-性质关系
- 支持向量机方法在医学和环境化学中的应用研究
- 由Vapnik及其合作者提出的支持向量机(Support Vector Machine，SVM)是一种新型机器学习方法，因其出色的学习能力，已成为当前国际机器学习界的研究热点。近年来，对SVM的研究主要集中在对SVM本身...
- 阮晓芳
- 关键词：化学信息学线性判别分析支持向量机环境化学结构参数甲状腺疾病
- 文献传递
- 烷基苯酚类化合物的气相色谱保留值与其结构参数的定量关系被引量：4
- 2007年
- 计算了44个烷基苯酚类化合物的组成、拓扑、几何、静电和量子化学等结构参数,运用启发式方法对这些结构参数进行筛选,得到了含3个变量的化合物的定量结构与色谱保留值的线性关系模型,同时以这3个变量作为支持向量机模型的输入变量建立非线性回归模型。两种方法的相关系数(R2)分别为0.98和0.92,相应的均方根误差分别是0.99和2.77。通过对两种模型的稳定性和预测能力的比较,发现线性模型能够更好地反映烷基苯酚的气相色谱保留值与其结构参数之间的定量关系。在已知烷基苯酚类化合物结构参数的情况下,线性回归模型更有助于它们的色谱分析。
- 阮晓芳张瑞生姚小军刘满仓范波涛
- 关键词：色谱保留值结构参数支持向量机
