计算机时代2023，Issue(3) ：7-10,16.DOI:10.16644/j.cnki.cn33-1094/tp.2023.03.002

抗乳腺癌候选药物活性值模型建立和分析

Establishment and analysis of activity value model of anti breast cancer candidate drugs

亓凯航 仲梁维
计算机时代2023，Issue(3) ：7-10,16.DOI:10.16644/j.cnki.cn33-1094/tp.2023.03.002
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抗乳腺癌候选药物活性值模型建立和分析

Establishment and analysis of activity value model of anti breast cancer candidate drugs

亓凯航 1仲梁维1
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作者信息

  • 1. 上海理工大学,上海 200093
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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.

关键词

分子描述符/生物活性值/遗传算法/BP神经网络

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出版年

2023
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
参考文献量7
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