基于支持向量机方法的HERG钾离子通道抑制剂分类模型

• 作 者: 李平 谈宁馨 饶含兵 李泽荣 陈宇综
• 机 构: 四川大学化学学院,四川大学化学工程学院,DepartmentofPharmacy
• 出 处: 物理化学学报
• 发表日期: 2009年8期
• 关键词: 支持向量机 HERG钾通道抑制剂 MONTE Carlo模拟退火法 Support vector machine HEGR potassium channel

对humanether-a-gò-gò related genes（HERG）钾离子通道（钾通道）抑制剂,计算了表征分子组成、电荷分布、拓扑、几何结构及物理化学性质等特征的1559个分子描述符,采用Fischer Score（F-Score）排序过滤和MonteCarlo模拟退火法相结合从中筛选与HERG钾通道抑制剂分类相关的分子描述符.采用支持向量机（SVM）方法,分别以IC50=1.0、10.0μmol·L^-1为分类标准,建立了三个分类预测模型.对367个训练集分子,用