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摘要
针对抗乳腺癌候选药物的ERα生物活性建立定量结构-活性关系模型预测药物化合物的生物活性，首先通过主成分分析法，以化合物的生物活性值(IC50)为因变量，729个分子描述符为自变量。再利用皮尔逊相关系数，剔除高度相关的变量，最终得到20个最具有显著影响的变量。使用支持向量机(SVM)和深度神经网络(DNN)两种模型分别建立化合物对ERα生物活性定量预测模型，利用评价指标对两模型结果进行比较。结果显示DNN模型的预测结果较好，其均方根误差为0.735 5,均方误差为0.535 4,平均绝对百分比误差为0.086 1。研究得出的预测模型可以极大地节省药物研发时间，为新型抗乳腺癌先导化合物的药物研究提供实验和理论支持。
- 出版日期2023
- 单位安徽财经大学; 数学学院
