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基于支持向量回归算法的抗乳腺癌药物活性预测
1
作者
黄甜
魏静雯
《新乡学院学报》
2022年第6期10-14,共5页
根据候选药物中分子描述符对应的生物活性指数,利用条件互信息最大化准则选出了20个具有显著影响的特征分子描述符。借助所选特征分子描述符建立了支持向量回归算法,并对新合成化合物的生物活性进行预测和分析。利用sklearn中metric模...
根据候选药物中分子描述符对应的生物活性指数,利用条件互信息最大化准则选出了20个具有显著影响的特征分子描述符。借助所选特征分子描述符建立了支持向量回归算法,并对新合成化合物的生物活性进行预测和分析。利用sklearn中metric模块对预测结果进行了拟合,验证了预测结果的正确性。
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关键词
支持向量回归
特征选择
条件互信息最大化
乳腺癌候选药物
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职称材料
题名
基于支持向量回归算法的抗乳腺癌药物活性预测
1
作者
黄甜
魏静雯
机构
南京财经大学应用数学学院
出处
《新乡学院学报》
2022年第6期10-14,共5页
基金
江苏省研究生科研创新计划项目(KYCX21_1499)。
文摘
根据候选药物中分子描述符对应的生物活性指数,利用条件互信息最大化准则选出了20个具有显著影响的特征分子描述符。借助所选特征分子描述符建立了支持向量回归算法,并对新合成化合物的生物活性进行预测和分析。利用sklearn中metric模块对预测结果进行了拟合,验证了预测结果的正确性。
关键词
支持向量回归
特征选择
条件互信息最大化
乳腺癌候选药物
Keywords
support vector regression
feature selection
conditional mutual information maximization
candidate drug for breast cancer
分类号
O242 [理学—计算数学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于支持向量回归算法的抗乳腺癌药物活性预测
黄甜
魏静雯
《新乡学院学报》
2022
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