徐姝钰
- 作品数：2 被引量：4H指数：1
- 供职机构：北京化工大学材料科学与工程学院化工资源有效利用国家重点实验室更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金教育部留学回国人员科研启动基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术化学工程更多>>
- 基于极光激酶的药物设计及化合物酸碱解离常数的预测
- 药物开发是一个需要花费很长时间和很大财力的过程。计算机辅助药物设计可以缩短药物开发的时间，降低药物开发的成本，加速药物进入市场。
极光激酶是一类重要的丝氨酸/苏氨酸激酶，具有控制细胞有丝分裂的作用。经研究发现，...
- 徐姝钰
- 关键词：计算机辅助设计支持向量机药物设计
- 文献传递
- 基于多元线性回归及支持向量机回归分析对含苯基的羧酸类化合物pKa的预测(英文)被引量：4
- 2009年
- 本文建立了2个180个含苯基的羧酸类化合物酸碱解离常数(pKa)的定量预测模型。这些化合物分子量在122.12到288.34的范围内,包含H,C,N,O,S,F,Cl,Br及I等元素.使用Cerius^2程序计算236个分子描述符来表述这些化合物,并使用统计学方法从中选择了12个描述符.分别使用多元线性回归分析(MLR)及支持向量机回归(SVM)结合10重交互检验方法来预测pKa数值.多元线性回归模型对pKa的预测结果相关系数为0.90,标准偏差为0.32;支持向量机模型结果较好,相关系数为0.91,标准偏差为0.31.
- 阎爱侠徐姝钰王志李嘉轩
- 关键词：多元线性回归支持向量机定量构效关系
