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ISSN: 2333-9721
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支持向量机在中药神经毒性成分筛查中的应用

Keywords: 支持向量机,中药成分,神经毒性

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Abstract:

该文通过计算324个神经毒性化合物和235个无神经毒性化合物的物理化学性质、电荷分布及几何结构等特征的6122个分子描述符,通过CfsSubsetEval评价和BestFirst-D1-N5搜索相结合的方法筛选描述符,利用支持向量机(SVM)构建了化合物神经毒性判别模型。模型的准确率、灵敏度、特异性均在80%以上。以30个确有神经毒性的中药成分作为外部验证集,进一步验证模型准确率,达73.333%。将该模型应用于山豆根神经毒性成分筛查,筛得13个潜在神经毒性化合物,其中4个已有文献验证。实验结果表明该模型具有一定的准确性,有助于开展中药神经毒性成分筛查工作。

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