SVM在QSPR中的應用及基于配體的計算機輔助藥物設計.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、 本論文主要進行了以下兩個方面的工作：支持向量機算法(SVM)在定量結構一性質關系(QSPR)中的應用以及基于配體的藥物小分子計算機輔助藥物設計方法的應用。 本論文第一章描述了SVM的基本原理并綜述了SVM在化學中的應用。鑒于目前SVM在QSPR研究中的應用還不是很多，本論文的研究重點之一是將SVM算法擴展到QSPR的應用領域中，這也是本論文的一個重要創(chuàng)新之處。第三章給出了該部分具體研究內容，簡單描述如下：應用SVM算法建立了預測

2、78個苯酚類化合物中O-H鍵離解能的QSPR模型。應用SVM算法建立了預測182個有機化合物比熱的QSPR模型。應用SVM算法建立了預測58個羧酸在毛細管電泳中的絕對電泳淌度的QSMR模型。應用啟發(fā)式回歸(HM)和RBFNN方法建立了預測115個羧酸和磺酸的絕對電泳淌度的QSMR模型。應用HM和RBFNN方法建立了預測277個有機酸和無機酸在毛細管電泳中的絕對電泳淌度的QSMR模型。本論文第二章綜述了基于配體的和基于受體的藥物設計中的方

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