基于机器学习预测药物诱导的肝毒性

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第一章 背景介绍

1.1 药物诱导的肝毒性

1.1.1 肝毒性起因

1.1.2 毒性机制

1.1.3毒性诊断

1.1.4治疗

1.2基因表达数据对药物毒性预测的应用

1.3量效曲线参数的选择

1.4 基因特征选择算法

1.5基因本体

1.5.1术语和本体

1.5.2模块注解

1.5.3分析工具

1.5.4研究组织

1.5.5研究历史

第二章 国内外研究现状

2.1国内外研究现状

第三章 实验方法

3.1数据集

3.1.1 TG-GATEs

3.2支持向量机

3.3量效曲线

3.3.1研究剂量反应关系的动机

3.3.2分析和创建量效曲线

3.3.3限制

3.4量效曲线参数提取

3.5 Pearson相关系数

3.5.1 定义

3.5.2 数学性质

3.6基于最大相关性法的参数优化

3.7 MEMO特征选择方法

3.8交叉验证

3.8.1动机

3.8.2交叉验证种类

3.8.3交叉验证拟合效果

3.8.4统计特征

3.8.5计算问题

3.8.6交叉验证局限性

3.8.7时序模型的交叉验证

3.8.8 交叉验证应用

3.9实验效果评估

第四章 实验结果

4.1通过最大相关性优化参数

4.2 MEMO特征选择算法

第五章 结论

参考文献

发表论文和参加科研情况说明

致谢