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高双印

作品数：4 被引量：8H指数：2
供职机构：新疆大学软件学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 4篇中文期刊文章

领域

  • 4篇自动化与计算...

主题

  • 3篇活性
  • 2篇信念网络
  • 2篇网络
  • 1篇生物利用度
  • 1篇抗HIV活性
  • 1篇口服
  • 1篇口服生物利用...
  • 1篇PBD
  • 1篇QS
  • 1篇SAE
  • 1篇PLK1

机构

  • 4篇新疆大学
  • 1篇乌鲁木齐职业...
  • 1篇江苏理工学院

作者

  • 4篇田生伟
  • 4篇高双印
  • 3篇禹龙
  • 3篇史新宇
  • 1篇叶飞跃
  • 1篇刘江越
  • 1篇李自臣

传媒

  • 1篇计算机应用与...
  • 1篇计算机应用研...
  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇计算机科学

年份

  • 3篇2017
  • 1篇2016
共 4 条 记 录，以下是 1-4
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排序方式：
基于深度学习的抗HIV活性QSAR预测被引量：2
2017年
为提高抗HIV活性预测的精度,采用深度学习算法,提出一种基于深度信念网络的抗HIV活性预测方法。利用BP神经网络任意精度逼近非线性函数的优点,结合多个受限玻尔兹曼机(restricted Boltzmann machine,RBM)进行非监督逐层贪婪模式训练学习,建立深度信念网络算法模型(deep belief network,DBN)。将抗HIV活性的高温超导源数据(HTS raw data)、高温超导抑制剂(HTS%inhibition(20μM))、最大测定信号释放比率(mean max signal)等特征作为DBN模型的输入,抗HIV平均活性值作为该模型的输出,设计实验对模型进行训练及验证,实验结果表明,DBN模型对抗HIV活性的预测均方根误差小,预测精度高,平均预测精度为93.82%,适用于抗HIV活性评估。
高双印田生伟禹龙史新宇
关键词：抗HIV活性
基于深度学习的PD致病基因活性预测被引量：4
2017年
帕金森病PD(Parkinson’s disease)是一种神经性系统疾病,多发于中老年人。目前,该病情的病因和发病机制尚不明确,但根据多国临床试验数据统计与分析,PINKs基因是影响整个PD发病的重要原因之一。针对该基因的活性结构数据进行研究,提出基于深度学习的深度信念网络(DBN)与稀疏自编码(SAE)预测方法。该算法能通过深层网络特征单元自动学习到适合分类器分类的高层非线性组合特征,并将这些高层次特征输入到分类器中进行数据分析。实验结果表明,DBN算法的平均预测精度较SVM与ANN分别提高了28.04%、18.84%;SAE算法的平均预测精度较SVM与ANN分别提高了23.51%、14.31%。所以,提出的基于深度学习的PINKs活性预测方法具有较高的预测精度和稳定性,与理论分布也较为相吻合,适用于该基因活性的研究与探讨。
李自臣田生伟田生伟刘江越
关键词：活性SAE
基于深度学习的口服生物利用度分类研究被引量：2
2016年
针对采用传统方法测量口服生物利用度(OB)代价昂贵、花费周期长,而现有的一些机器学习方法对其预测精度较低的问题,提出了一种基于栈式自编码(SAE)神经网络的口服生物利用度分类方法,利用经筛选过的分子特征结合栈式自编码模型对生物利用度进行分类。实验表明,与浅层机器学习模型支持向量机(SVM)以及人工神经网络(ANN)相比,深度网络对化合物分子的特征有更本质的学习,采用经筛选过的2D和3D分子特征组合对人体口服生物利用度的分类效果较好,其平均预测精度为83%,灵敏度(SE)为94%,特异性(SP)为49%。
史新宇禹龙田生伟叶飞跃钱进高双印
关键词：口服生物利用度
基于深度学习的PLK1 PBD活性预测
2017年
为了提高抗癌药物的发现效率并降低研发成本,针对基于PLK1此类结构和功能均高度保守的丝氨酸/苏氨酸蛋白激酶在多种肿瘤类型中高表达的特点,提出以PLK1 PBD为靶点的深度信念网络(deep believe network,DBN)抗癌活性研究方法。利用深度学习思想,对20 000个化合物的抗癌活性进行分析,并分别与ANN、SVM方法进行对比验证。实验结果表明,在同等条件下,DBN网络针对抗癌药物活性研究具有突出的优势,其平均预测活性的精确度可达91.05%,明显高于ANN和SVM,从而实现了对化合物抗癌活性的良好评估。
高双印田生伟禹龙史新宇
关键词：活性
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