公开(公告)号：CN102930113A

公开(公告)日：2013-02-13

申请号：CN201210455239.9

申请日：2012-11-14

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 刘雅红 ,  贺利民 ,  梁智斌 ,  方炳虎 ,  陈建新 ,  汤有志 ,  陈良柱

IPC: G06F17/50 ,  G06N3/02

Abstract: 本发明公开了一种用于预测化合物活性的两级拟合QSAR模型的构建方法，包括以下步骤：1）取若干个具有相同骨架的化合物作为训练集，将训练集化合物划分取代基，并叠合训练集化合物；2）采用线性回归法计算各取代基产生的局部生理作用，建立前级拟合模型；3）根据步骤2）计算得到的局部生理作用，采用神经网络法计算出化合物的整体生物活性，建立后级拟合模型；4）将前级拟合模型和后级拟合模型结合，构建成前后两级QSAR模型。本发明采用了线性回归法和神经网络法结合的方式建立模型，因神经网络法具有良好的拟合能力，构建的模型能够比传统线性模型更准确地预测化合物的生物活性。

公开(公告)号：CN102930113B

公开(公告)日：2015-06-17

申请号：CN201210455239.9

申请日：2012-11-14

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 刘雅红 ,  贺利民 ,  梁智斌 ,  方炳虎 ,  陈建新 ,  汤有志 ,  陈良柱

IPC: G06F17/50 ,  G06N3/02

Abstract: 本发明公开了一种用于预测化合物活性的两级拟合QSAR模型的构建方法，包括以下步骤：1）取若干个具有相同骨架的化合物作为训练集，将训练集化合物划分取代基，并叠合训练集化合物；2）采用线性回归法计算各取代基产生的局部生理作用，建立前级拟合模型；3）根据步骤2）计算得到的局部生理作用，采用神经网络法计算出化合物的整体生物活性，建立后级拟合模型；4）将前级拟合模型和后级拟合模型结合，构建成前后两级QSAR模型。本发明采用了线性回归法和神经网络法结合的方式建立模型，因神经网络法具有良好的拟合能力，构建的模型能够比传统线性模型更准确地预测化合物的生物活性。