本文關(guān)鍵詞：幾種數(shù)據(jù)挖掘方法在藥毒物QSAR預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：定量結(jié)構(gòu)-活性關(guān)系(QSAR)是利用相關(guān)計(jì)算方法,如統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘和人工智能等,來(lái)研究各類(lèi)物質(zhì)的物理化學(xué)性質(zhì)或活性與組成結(jié)構(gòu)之間關(guān)系的一套方法。通過(guò)QSAR研究,可挖掘那些隱形的結(jié)構(gòu)與活性之間本質(zhì)規(guī)律,也可直接挖掘出實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中的內(nèi)在規(guī)律。QSAR研究在計(jì)算機(jī)學(xué)科,化學(xué)學(xué)科,材料學(xué)科,生物生命學(xué),藥醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域的發(fā)展和應(yīng)用中都具有重要的意義。針對(duì)藥物和毒物QSAR研究中存在的問(wèn)題,本文在模型的建立和分子結(jié)構(gòu)描述符的選取兩個(gè)方面做了探討,具體的研究?jī)?nèi)容和結(jié)果如下:1、探討將粒子群算法(PSO)對(duì)反向傳播人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BP ANN)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,建立PSO BP ANN模型,并將模型應(yīng)用于若干中性和堿性藥物的酸度系數(shù)(pKa)預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明,PSO BP ANN模型的預(yù)測(cè)性能比其他同類(lèi)模型較優(yōu),精度和相關(guān)性也較好,是QSAR研究中良好方法之一。2、探討將PSO和K-調(diào)和聚類(lèi)(KHM)算法分別對(duì)徑向基人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RBF ANN)的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和基函數(shù)中心進(jìn)行優(yōu)化訓(xùn)練,建立PSO KHM RBF ANN模型,并將模型應(yīng)用于易揮發(fā)有機(jī)化合物的氣相色譜保留時(shí)間預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,PSO KHM RBF ANN模型的預(yù)測(cè)精度較好,訓(xùn)練與測(cè)試誤差較小,相關(guān)性也較高,可為QSAR建模思想提供新思路。3、探討將骨干粒子群(BBPSO)和KHM算法分別對(duì)RBF ANN的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和基函數(shù)中心進(jìn)行優(yōu)化訓(xùn)練,建立BBPSO KHM RBF ANN模型,并將模型應(yīng)用于若干醇類(lèi)有機(jī)小分子化合物對(duì)歐洲林蛙蝌蚪毒性的預(yù)測(cè)。研究同樣表明,BBPSO KHM RBF ANN模型的預(yù)測(cè)性能卓越,也可為QSAR建模提供參考。4、探討將遺傳算法(GA)用于分子描述符選擇,通過(guò)GA在尋優(yōu)過(guò)程中良好的全局能力,篩選出合適的分子描述符。結(jié)果表明,GA算法在分子描述符選擇中表現(xiàn)優(yōu)越,均能篩選出能反應(yīng)物質(zhì)活性的分子描述符,是QSAR中選擇分子描述符的可靠方法。
【關(guān)鍵詞】：定量結(jié)構(gòu) 活性關(guān)系 數(shù)據(jù)挖掘 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 粒子群 遺傳算法
【學(xué)位授予單位】：景德鎮(zhèn)陶瓷大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：R96;TP311.13
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第1章 緒論7-13
• 1.1 相關(guān)研究背景7-10
• 1.1.1 課題研究意義7
• 1.1.2 定量結(jié)構(gòu)-活性關(guān)系QSAR7-10
• 1.2 QSAR研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.1 QSAR現(xiàn)狀概述10
• 1.2.2 QSAR應(yīng)用領(lǐng)域10-11
• 1.2.3 QSAR分子描述符的篩選11
• 1.2.4 QSAR建模方法11
• 1.2.5 QSAR發(fā)展和研究方向11-12
• 1.3 本論文主要內(nèi)容12-13
• 第2章 數(shù)據(jù)挖掘方法13-20
• 2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)13-16
• 2.1.1 BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)13-15
• 2.1.2 RBF人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)15-16
• 2.2 K-調(diào)和均值聚類(lèi)16-17
• 2.3 進(jìn)化算法17-20
• 2.3.1 遺傳算法17-18
• 2.3.2 粒子群算法18-20
• 第3章 PSO BP ANN在藥物PKA值預(yù)測(cè)中的應(yīng)用20-29
• 3.1 引言20
• 3.2 數(shù)據(jù)和方法20-24
• 3.2.1 數(shù)據(jù)集20-22
• 3.2.2 分子描述符的產(chǎn)生22-23
• 3.2.3 建模方法23-24
• 3.3 結(jié)果與討論24-29
• 3.3.1 分子描述符的選擇24-25
• 3.3.2 預(yù)測(cè)結(jié)果25-27
• 3.3.3 描述符的討論27-29
• 第4章 PSO KHM RBF ANN在保留時(shí)間預(yù)測(cè)中的應(yīng)用29-36
• 4.1 引言29
• 4.2 數(shù)據(jù)和方法29-32
• 4.2.1 數(shù)據(jù)集29-30
• 4.2.2 分子描述符的產(chǎn)生30-31
• 4.2.3 建模方法31-32
• 4.3 結(jié)果與討論32-36
• 4.3.1 分子描述符的選擇32
• 4.3.2 預(yù)測(cè)結(jié)果32-34
• 4.3.3 描述符的討論34-36
• 第5章 BBPSO KHM RBF ANN在林蛙蝌蚪毒性預(yù)測(cè)中的應(yīng)用36-44
• 5.1 引言36
• 5.2 數(shù)據(jù)和方法36-40
• 5.2.1 數(shù)據(jù)集36-39
• 5.2.2 分子描述符的產(chǎn)生39
• 5.2.3 建模方法39-40
• 5.3 結(jié)果與討論40-44
• 5.3.1 分子描述符的選擇40-41
• 5.3.2 預(yù)測(cè)結(jié)果41-43
• 5.3.3 描述符的討論43-44
• 第6章 結(jié)論與展望44-45
• 6.1 結(jié)論44
• 6.2 展望44-45
• 致謝45-46
• 參考文獻(xiàn)46-56

【相似文獻(xiàn)】

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