SVM在QSPR中的應(yīng)用及基于配體的計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì).pdf_第1頁(yè)
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1、 本論文主要進(jìn)行了以下兩個(gè)方面的工作：支持向量機(jī)算法(SVM)在定量結(jié)構(gòu)一性質(zhì)關(guān)系(QSPR)中的應(yīng)用以及基于配體的藥物小分子計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)方法的應(yīng)用。 本論文第一章描述了SVM的基本原理并綜述了SVM在化學(xué)中的應(yīng)用。鑒于目前SVM在QSPR研究中的應(yīng)用還不是很多，本論文的研究重點(diǎn)之一是將SVM算法擴(kuò)展到QSPR的應(yīng)用領(lǐng)域中，這也是本論文的一個(gè)重要?jiǎng)?chuàng)新之處。第三章給出了該部分具體研究?jī)?nèi)容，簡(jiǎn)單描述如下：應(yīng)用SVM算法建立了預(yù)測(cè)

2、78個(gè)苯酚類(lèi)化合物中O-H鍵離解能的QSPR模型。應(yīng)用SVM算法建立了預(yù)測(cè)182個(gè)有機(jī)化合物比熱的QSPR模型。應(yīng)用SVM算法建立了預(yù)測(cè)58個(gè)羧酸在毛細(xì)管電泳中的絕對(duì)電泳淌度的QSMR模型。應(yīng)用啟發(fā)式回歸(HM)和RBFNN方法建立了預(yù)測(cè)115個(gè)羧酸和磺酸的絕對(duì)電泳淌度的QSMR模型。應(yīng)用HM和RBFNN方法建立了預(yù)測(cè)277個(gè)有機(jī)酸和無(wú)機(jī)酸在毛細(xì)管電泳中的絕對(duì)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(shè)計(jì)中的方

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