PLS变量筛选法用于有机物透聚乙烯膜性能QSAR研究

随着大量分子描述符应用于QSAR/QSPR,如何筛选出具有良好稳定性和预测能力的描述符集,成为亟待解决的一个瓶颈问题.将63个有机化合物的1664个描述符经过初步预选后,利用偏最小二乘(PLS)方法进行变量筛选,获得42个重要描述符;随机选择43个有机物,针对透聚乙烯膜性能进行训练研究,得优良估计能力和良好稳定性模型(A=6,r2=0.9647,RMSE=0.213,q2=0.8364,RMSV=0.467);对模型外部20个有机物进行预测,表明模型具有良好预测能力(rp 2=0.9306,RMSP=0.326).PLS变量筛选法可以快速有效地筛选与活性密切相关的重要描述符,进而构建具有良好稳定性和预测能力的QSAR模型.