改进蚁群算法在麻痹性贝毒素的QSAR中变量选择的研究

摘要

本文运用密度泛函（DFT）理论在B3LYP/6-31G（d）水平下计算了17种麻痹性贝毒素的量子化学结构描述符，并将使用了修正CP统计量为目标函数的改进蚁群算法应用于定量结构-活性相关研究的变量选择中，建立了麻痹性贝毒素的半数致死浓度与其量化参数之间的QSAR模型；模型的相关系数R2为0.968，交叉验证系数q2为0.858，表明模型具有较好的预测能力，同时使用“jackknife 法”检验模型的稳定和可靠。结果表明，蚁群算法作为一种新型的群智能优化方法，应用于定量构效的变量选择时，简便快捷，且稳健性良好，具有广阔的应用前景。