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抗乳腺癌候选药物活性值模型建立和分析
抗乳腺癌候选药物活性值模型建立和分析
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中文摘要:
为了减少抗乳腺癌药物研发的时间和成本,建立化合物活性预测模型来筛选潜在活性化合物.首先对化合物进行预处理,选出前20个对生物活性值最具显著影响的分子描述符.其次借助遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值优化,最后根据MES值将优化前后的BP神经网络性能对比评估.优化前的MES值为0.22097,优化后的MES值为0.06923,神经网络模型性能提升明显,该模型可用于对化合物的生物活性值预测.
外文标题:
Establishment and analysis of activity value model of anti breast cancer candidate drugs
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作者:
亓凯航、仲梁维
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作者单位:
上海理工大学,上海 200093
关键词:
分子描述符
生物活性值
遗传算法
BP神经网络
出版年:
2023
DOI:
10.16644/j.cnki.cn33-1094/tp.2023.03.002
计算机时代
浙江省计算技术研究所 浙江省计算机学会
计算机时代
影响因子:
0.411
ISSN:
1006-8228
年,卷(期):
2023.
(3)
参考文献量
7