| 基于SVM和GA的药物与人血清白蛋白结合的预测 |
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| 引用本文： | 白茹,滕奇志,杨晓敏,杨胜勇,向明礼.基于SVM和GA的药物与人血清白蛋白结合的预测[J].计算机工程与应用,2009,45(12):226-228. |
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| 作者姓名： | 白茹 滕奇志 杨晓敏 杨胜勇 向明礼 |
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| 作者单位： | 1.四川大学 电子信息学院 图像信息研究所，成都 610064 2.四川大学 华西医院 生物治疗国家重点实验室，成都 610041 |
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| 摘 要： | 为降低新药在临床实验的失败率，提高新药的ADME特性，在制药初期需考虑预测药物与HSA（人血清白蛋白）的结合能力，以提高预测正确率为目标并因此选取合适的制药成分。首先采用遗传算法对分子描述符进行筛选，然后利用支持向量机（SVM）模型预测药物与HSA的结合能力。针对支持向量机的分类精度和泛化能力取决于核函数参数选取的特点，提出了基于粒子群优化算法（PSO）的SVM核参数优化选择法。通过PSO自动获取SVM最佳核参数，并将结果同双线性网格搜索法比较，结果表明，建立的模型对药物与HSA之间的结合能力有较高的预测性，正确率达到86%。
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| 关 键 词： | 支持向量机（SVM） 人血清白蛋白（HSA） 遗传算法（GA） 粒子群优化算法（PSO） 双线性网格搜索法（BGSM） |
| 收稿时间： | 2008-3-6 |
| 修稿时间： | 2008-6-5
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Prediction of combinative activity of drugs and Human Serum Albumin by using SVM and GA |
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| BAI Ru,TENG Qi-zhi,YANG Xiao-min,YANG Sheng-yong,XIANG Ming-li.Prediction of combinative activity of drugs and Human Serum Albumin by using SVM and GA[J].Computer Engineering and Applications,2009,45(12):226-228. |
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| Authors: | BAI Ru TENG Qi-zhi YANG Xiao-min YANG Sheng-yong XIANG Ming-li |
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| Affiliation: | 1.College of Electronics and Information Engineering，Sichuan University，Chengdu 610064，China 2.State Key Laboratory of Biotherapy，West China Hospital，Sichuan University，Chengdu 610041，China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Support Vector Machine（SVM） Human Serum Albumin（HSA） Genetic Algorithm（GA） Particle Swarm Optimization（PSO） Bilinear Grid Search Method（BGSM） |
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