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物理化学学报 2011
基于支持向量机的高维特征非线性快速筛选与肽qsar建模Keywords: 高维特征,特征选择,肽,定量序效关系,支持向量机 Abstract: 以氨基酸的531个物理化学性质参数直接表征肽的结构,基于支持向量回归发展了一种新的高维特征非线性快速筛选方法,将其应用于苦味二肽和血管紧张素转化酶抑制剂2个肽体系的定量序效关系(qsar)建模,各筛选获得10个意义明确的保留描述子.以保留描述子建立支持向量回归模型,其拟合精度、留一法交叉测试精度和外部预测精度较文献报道结果均有较大幅度提升,优势明显;对所建模型进行了非线性回归显著性测验、单因子相对重要性显著性测验和单因子效应分析,增强了模型的可解释性.新方法在肽、蛋白质qsar建模等高维数据回归预测领域有广泛应用前景.
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