基于改进最小冗余最大相关及私有化预测用于抗菌肽活性的QSAR研究

基于地统计学和氨基酸理化性质对氨基酸序列进行特征提取,发展了一种改进的最小冗余最大相关特征选择方法,并引入了私有化预测结合支持向量机进行建模预测,得到了一种新的抗菌肽活性的预测方法。结果表明,地统计学关联特征能更好地表征氨基酸序列,特征选择对于高维回归数据的处理作用明显,同时能有效地增强模型的解释性,私有化预测能进一步提升模型的预测能力。所得新方法具有较好的预测能力及可解释性,在高维回归数据领域具有较为广泛的应用前景。