PLS变量筛选法用于有机物透聚乙烯膜性能QSAR研究

随着大量分子描述符应用于QSAR/QSPR,如何筛选出具有良好稳定性和预测能力的描述符集,成为亟待解决的一个瓶颈问题.将63个有机化合物的1664个描述符经过初步预选后,利用偏最小二乘(PLS)方法进行变量筛选,获得42个重要描述符|随机选择43个有机物,针对透聚乙烯膜性能进行训练研究,得优良估计能力和良好稳定性模型(A＝6,r2＝0.9647,RMSE＝0.213,q2＝0.8364,RMSV＝0.467)|对模型外部20个有机物进行预测,表明模型具有良好预测能力(＝0.9306,RMSP＝0.326).PLS变量筛选法可以快速有效地筛选与活性密切相关的重要描述符,进而构建具有良好稳定性和预测能力的QSAR模型.