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首页 > 化学学报 > 一种预测药物活性的神经元计算新方法

一种预测药物活性的神经元计算新方法

A Neural Computing Method for Identifying Quantitative Structure Activity Relationships

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摘要提出一种基于全变异算子遗传算法(MGA)的神经元计算新方法,用于辨识复杂药物构效关系.在MGA中,表达变量的各基因使用不同的变异概率,以便提高局部搜索效率.通过将随机初始化技术与局部搜索策略相结合,该算法能在有限时间内得到满意解.使用74个抑制还原酶的嘧啶类化合物所组成的数据集作为构效关系神经元计算的典型对象,用来考核MGA法在预测药效活性计算中的有效性.交叉验证及活性预测试验表明,用MGA法建立的构效关系模型的预测能力优于其他方法.

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作者 程翼宇 [1] 陈慰浙 [2] 刘平 [1] 学术成果认领
作者单位 浙江大学化学工程与生物工程学系, [1] 浙江大学医学系, [2]
关键词 药物化学构效关系遗传算法神经元计算
分类号 O6
栏目名称
研究简报
DOI 10.3321/j.issn:0567-7351.2001.07.028
发布时间 2004-08-06
基金项目
国家重点基础研究发展计划(973计划)（G1999054405）； 国家攀登计划（95-预-32-4-1）； 国家自然科学基金（39870940）
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化学学报

化学学报

2001年59卷7期

1145-1149页

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