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摘要
目的：构建基于K-近邻算法(KNN)的中药化合物寒热平药性预测模型，用于评价中药化合物药性。方法：根据本课题组前期的“性-构”关系研究假说，中药化合物的结构决定中药化合物的药性。首先计算分子描述符以提取中药化合物的结构特征。然后，引入KNN度量中药化合物的相似性，构建中药化合物药性预测模型，通过交叉验证的方式对模型进行评价。结果：本研究共采集2 012个中药化合物，五折交叉验证下KNN模型准确率和AUC的面积分别为81.14%、0.910。模型的拟合性效果较好，精准率、召回率、Fscore值分别为0.807、0.777、0.790。结论：本研究构建的基于KNN的中药化合物药性预测模型是有效的，进一步验证了本课题组的假说——中药化合物的结构决定了中药化合物的药性。
- 出版日期2023
- 单位山东中医药大学
