基于三维分子描述符的埃坡霉素类衍生物抗癌活性预测

摘要

为预测埃坡霉素类衍生物的抗癌活性,定义了一套表征分子形状的描述符,即K阶形状参数,并计算了67个表征分子的电子、拓扑和几何结构的分子描述符.描述符经遗传算法筛选,用于建立基于支持向量学习机(SVM)的抗癌活性分类模型;用留一法和5重交叉验证法对SVM模型参数进行了优化.结果表明模型具有较高的预测性且两种方法得到相近结果,交叉验证的预测正确率达80.6%;经筛选后的描述符有30个,其中含有5个K阶形状参数,这些描述符对埃坡霉素类衍生物的抗癌活性的模型建立具有比较重要的作用.