[发明专利]基于支持向量机预测胞浆型磷脂酶A2α抑制剂的抑制浓度的方法

摘要

本发明涉及基于支持向量机预测胞浆型磷脂酶A₂α抑制剂的抑制浓度的方法，属于化学计量学和化学信息学的交叉领域。通过支持向量机建立抑制剂分子结构和抑制浓度之间的关系模型，从而只要知道一个抑制剂的分子结构，就可以预测与其相应的抑制浓度。该方法预测准确率可达90%以上，模型更稳定，可以减少后期抑制剂开发的风险，降低研发成本。

主权项

1.一种基于支持向量机预测胞浆型磷脂酶A₂α抑制剂的抑制浓度的方法，其特征在于，包括如下步骤：1）样本集的建立：收集胞浆型磷脂酶A₂α抑制剂的分子结构；2）抑制剂分子描述符集的构建：输入胞浆型磷脂酶A₂α抑制剂的分子结构，计算出与其对应的分子描述符值，该分子描述符含有若干个分量；3）简化抑制剂分子描述符集； 4）抑制剂分子描述符集的重新标度：将简化后的抑制剂分子描述符集映射到[-1，+1]区间，映射公式为：其中，x是抑制剂分子描述符的原始值，x_pre是重新标度后的值，x_max和x_min分别对应抑制剂分子描述符的最大值和最小值，y_max和y_min分别对应映射区间最大值和最小值，即+1和-1；5）将经过步骤2）至4）处理后的样本集随机的划分为训练集和测试集，利用训练集数据，采用10折随机交叉验证方法，对支持向量机模型参数进行优化；6）用步骤5）所述的训练集和优化后得到的支持向量机参数建立抑制剂分子结构与抑制浓度的关系模型；7）将步骤5）所述的测试集数据输入步骤6）所建立的关系模型，预测抑制剂的抑制浓度。