[1]张文军,张运陶.基于支持向量机的苯酚类化合物毒性的QSAR研究[J].西华师范大学学报(自然科学版),2008,29(02):186-190.[doi:10.16246/j.issn.1673-5072.2008.02.013]
 ZHANGWen-jun,ZHANGYun-tao.QSARStudyonPhenolDerivativesToxicity BasedonSupportVectorMachine[J].Journal of China West Normal University(Natural Sciences),2008,29(02):186-190.[doi:10.16246/j.issn.1673-5072.2008.02.013]
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基于支持向量机的苯酚类化合物毒性的QSAR研究()
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《西华师范大学学报(自然科学版)》[ISSN:1673-5072/CN:51-1699/N]

卷:
29
期数:
2008年02期
页码:
186-190
栏目:
出版日期:
2008-06-20

文章信息/Info

Title:
QSARStudyonPhenolDerivativesToxicity BasedonSupportVectorMachine
作者:
张文军;张运陶;
西华师范大学应用化学研究所;西华师范大学应用化学研究所 四川南充637002;四川南充637002
Author(s):
ZHANGWen-jun ZHANGYun-tao
(InstituteofAppliedChemistry, ChinaWestNormalUniversity, Nanchong637002, China)
关键词:
苯酚类化合物支持向量机定量结构-活性关系
Keywords:
phenolderivativessupportvectormachinequantifytatirestructureactivityrelationship
分类号:
O625;TP18
DOI:
10.16246/j.issn.1673-5072.2008.02.013
文献标志码:
B
摘要:
分别以文献[15]的AM1、PM3、PM5和DFT方法计算的5种量子化学参数作为自变量,采用ε-支持向量机(ε-SVM)建立关于苯酚类化合物毒性A(pc)的定量构效关系(QSAR)模型,对50种苯酚类化合物的毒性做QSAR研究.研究结果表明,不论是对训练集的拟合及交叉验证结果还是对外部数据的预测结果,-εSVM模型的相关系数平方、标准偏差及平均绝对误差都较文献[15]的MLR模型具有更好的效果,泛化能力更强,表明ε-SVM用于建立关于苯酚类化合物毒性A的QSAR模型,较原文献采用的多元线性回归(MLR)模型更为有效.
Abstract:
QuantitativeStructureActivityRelationship(QSAR)onphenolderivativestoxicityA (pc)isformed basedonε-SVM.The5 independentvariablesofquantumchemistryparametersarequotedintheliterature[ 15] whichiscalculatedbyAM1, PM3, PM5 andDFTmethodrespectively.Theresultsindicatethatthesquareofcoefficientcorrelation, standarddeviationandabsoluteerrorinfittingthetrainingsetandleaveonecrossvalidationor predictionexternaldatasetoftheQSARmodelaboutphenolderivativestoxicitybyε-SVMarebetterthanthoseby MLR.

参考文献/References:


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备注/Memo

备注/Memo:

收稿日期:2007 -10 -09
作者简介:张文军(1977 -), 男, 四川绵竹人, 西华师范大学化学化工学院硕士研究生, 主要研究计算机化学.
通讯作者:张运陶(1948 -), 男, 四川南充人, 西华师范大学化学化工学院教授, 主要从事计算机化学研究.
更新日期/Last Update: 2008-06-20