[發明專利]基于支持向量機預測胞漿型磷脂酶A2α抑制劑的抑制濃度的方法

有效

• 申請號: 201110325636.X
• 申請日: 2011-10-24
• 公開（公告）號: CN102708269A
• 公開（公告）日: 2012-10-03
• 發明（設計）人: 盧小泉;姬東琴;周喜斌;陳晶;史海材;劉冬;李亞亞
• 申請（專利權）人: 西北師范大學
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00
• 代理公司: 北京中恒高博知識產權代理有限公司 11249
• 代理人: 夏晏平

1.一種基于支持向量機預測胞漿型磷脂酶A₂α抑制劑的抑制濃度的方法，其特征在于，包括如下步驟：

1）樣本集的建立：收集胞漿型磷脂酶A₂α抑制劑的分子結構；

2）抑制劑分子描述符集的構建：輸入胞漿型磷脂酶A₂α抑制劑的分子結構，計算出與其對應的分子描述符值，該分子描述符含有若干個分量；

3）簡化抑制劑分子描述符集；?

4）抑制劑分子描述符集的重新標度：將簡化后的抑制劑分子描述符集映射到[-1，+1]區間，映射公式為：????????????????????????????????????????????????

其中，x是抑制劑分子描述符的原始值，x_pre是重新標度后的值，x_max和x_min分別對應抑制劑分子描述符的最大值和最小值，y_max和y_min分別對應映射區間最大值和最小值，即+1和-1；

5）將經過步驟2）至4）處理后的樣本集隨機的劃分為訓練集和測試集，利用訓練集數據，采用10折隨機交叉驗證方法，對支持向量機模型參數進行優化；

6）用步驟5）所述的訓練集和優化后得到的支持向量機參數建立抑制劑分子結構與抑制濃度的關系模型；

7）將步驟5）所述的測試集數據輸入步驟6）所建立的關系模型，預測抑制劑的抑制濃度。

2.根據權利要求1所述的基于支持向量機預測胞漿型磷脂酶A₂α抑制劑的抑制濃度的方法，其特征在于：步驟2）所述抑制劑的分子結構的構象處于最低能量狀態。

3.根據權利要求1所述的基于支持向量機預測胞漿型磷脂酶A₂α抑制劑的抑制濃度的方法，其特征在于：步驟2）中分子描述符的計算是采用在線藥物分子描述符計算軟件MODEL完成。

4.根據權利要求1所述的基于支持向量機預測胞漿型磷脂酶A₂α抑制劑的抑制濃度的方法，其特征在于，步驟3）所述的簡化過程為：

（a）刪除與抑制劑分子結構相關性不大的抑制劑分子描述符；

（b）再刪除描述符值為0的抑制劑分子描述符，刪除對于所有抑制劑所對應的分子描述符值都相等的描述符；

（c）使用逐步回歸方法對剩下的抑制劑分子描述符再進行篩選。

5.根據權利要求1所述的基于支持向量機預測胞漿型磷脂酶A₂α抑制劑的抑制濃度的方法，其特征在于：在步驟5）中，樣本集是按4:1的比例隨機劃分為訓練集和測試集。

6.根據權利要求1所述的基于支持向量機預測胞漿型磷脂酶A₂α抑制劑的抑制濃度的方法，其特征在于，步驟5）中所述的支持向量機模型參數優化過程為：

設置容量因子C固定為100；ε不敏感損失函數的ε值變化范圍的最大值為1，最小值為-1，變化步長為0.01；核函數參數γ的值變化范圍的最大值是1，最小值-1，變化步長為0.01；核函數K選用高斯徑向基核函數；

將訓練集隨機的均分為10組，其中的9組用來建立抑制劑分子結構與抑制濃度的關系模型，剩余的一組用來驗證該模型，依次對每一組進行一次驗證，將驗證后所得到10次結果的準確率的平均值作為準確的估計；

準確率最高時所對應的容量因子C、ε不敏感損失函數的ε值、核函數參數γ的值即為支持向量機模型參數的最優值。