抗乳腺癌候选药物的生物活性预测模型的构建

徐浦; 张振东; 李晨

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抗乳腺癌候选药物的生物活性预测模型的构建

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cqvip:乳腺癌是目前发病率较高的疾病之一,选择能够拮抗ERα活性的化合物对治疗乳腺癌具有重要的意义。本文综合考虑ERα拮抗剂的生物活性即pIC50值(与生物活性具有正相关性),筛选治疗乳腺癌的候选药物。为了构建能够使化合物对抑制ERα具有更好的生物活性的预测模型,本文通过随机森林算法和距离相关系数算法,寻求主要变量进行降维处理;通过建立基于BP神经网络的pIC50预测模型并进行训练与验证,为寻找处理后变量的全局最优解,采用粒子群优化算法,以pIC50的最大值作为目标函数,设定参数运行求得优化结果。研究结果表明,pIC50的最大值与其对应的分子描述符都在合理的区间范围内,说明此次建立的模型具有一定的稳定性与合理性。

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来源
《应用数学进展》 |2021年第12期|P.4454-4468|共15页
作者
徐浦; 张振东; 李晨;
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作者单位

上海理工大学机械工程学院上海;

上海理工大学机械工程学院上海;

上海理工大学机械工程学院上海;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类肿瘤学;
关键词
抗乳腺癌药物; 随机森林; 距离相关系数; BP神经网络; 粒子群算法;

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