基于大脑情感网络模型与PSO-AGA算法对抗乳腺癌候选药物ERα的研究

乳腺癌是目前世界上最常见,致死率较高的癌症之一。有研究发现,能够拮抗ERα活性的化合物可能是治疗乳腺癌的候选药物,具有重要的研究价值。本文从理想到实际,首先使用模型对数据进行清洗和筛选,之后基于大脑情感网络模型和PSO-AGA算法对ERα生物活性进行预测,再使用多元线性回归模型、支持向量机、随机森林模型和梯度提升树回归模型进行预测模型构建并求解,并对五种模型的预测效果进行分析。