【摘要】：化合物毒性與描述符通常呈現(xiàn)為非線性關系,量子化學計算的化合物分子描述符中包含諸多無關特征與冗余特征.最大相關最小冗余(m RMR)是應用較廣泛的特征選擇方法,但當前的m RMR對連續(xù)型因變量不適用,且存在相關性測度與冗余性測度不可比的缺陷.定量構效關系(QSAR)研究中因變量(毒性)與自變量(描述符)多為連續(xù)型變量,本文以非線性的距離相關系數(shù)(d Cor)取代線性的Pearson相關系數(shù)(R),在非線性條件下實現(xiàn)了相關性測度與冗余性測度可比,由此提出了新的特征選擇方法 m RMR-d Cor.3個醇酚類化合物毒性QSAR數(shù)據(jù)集的分析表明,基于m RMR-d Cor選擇特征的支持向量回歸(SVR)模型獨立預測Q2分別為0.954、0.941、0.981,明顯優(yōu)于參比模型與文獻報道,m RMR-d Cor選擇的多數(shù)保留分子描述符得到文獻報道支持.m RMR-d Cor在化合物QSAR、定量構質(zhì)關系等研究中有廣泛應用前景.
【圖文】：

12期鄧小龍等:醇酚類化合物毒性的QSAR研究圖1測試集樣本毒性的觀察值與預測值(a．Dataset-1(線性核)，b．Dataset-2(線性核)，c．Dataset-3(徑向基核))Fig．1ObservedvaluesandpredictedvaluesoftestingsamplesinDataset-1(a)，Dataset-2(b)，Dataset-3(c)3．2模型解釋本室前期針對SVR已發(fā)展一套較完整的非線性回歸解釋性體系(譚顯勝等，2009;蘇滿秀等，2012)．以Dataset-1為例，全部110個樣本、mRMR-dCor-D選擇的17個保留描述符建立的SVR模型，其F=70．48＞F0．01(17，92)=2．17，表明所得模型非線性回歸極顯著．單因子非線性回歸極顯著的14個保留描述符(F＞F0．01(1，61)=7．07)見表8．其中，MLOGP、MLOGP2、ALOGP、ALOGP2、BLTF96為用不同方法測得的正辛醇/水分配系數(shù)(Moriguchietal．，1992)，是度量有機化合物在水中親脂性的重要參數(shù)，很多實驗已證明其與化合物的多種毒理學性質(zhì)強相關(趙元慧和何藝兵，1995);EEig02d為原子的偶極矩參數(shù)，實驗證明偶極矩越孝親水性越高、毒性越低(Gharagheizi，2009;焦健等，1987);范德華體積參數(shù)Mor01v、Mor04v、Mor08v(Goodarzietal．，2011;Hemmateenejadetal．，2008)，原子極化性參數(shù)Mor01p(Gasteigeretal．，1996)，原子質(zhì)量參數(shù)Mor04m(HabibiYangjehandDanandehJenagharad，2009)，原子Sanderson極化性參數(shù)QYYe(Robinsonetal．，1997)等對化合物毒性影響也有報道．值得注意的是，盡管SPH(球面性參數(shù))與JG13(平均拓撲電荷參數(shù))未見有與化合物毒性相關的報道，但本文結果顯示其作用不可忽視．單因子效應分析顯示(圖2)，與醇類對蝌蚪毒性正相關的描述符包括:MLOGP2，ALOGP，MLOGP，EEig02D，SPH，JGI3，Mor04m，Mor08v，QYYe．與醇類對蝌蚪毒性負相關的描述符包括:BL

der319．94＊＊3D-MoRSEdescriptorsMor01v3D-MoRSE-signal01/weightedbyatomicvanderWaalsvolumes19．48＊＊Mor01p3D-MoRSE-signal01/weightedbyatomicpolarizabilities15．30＊＊Mor04m3D-MoRSE-signal04/weightedbyatomicmasses12．44＊＊Mor04v3D-MoRSE-signal04/weightedbyatomicvanderWaalsvolumes9．07＊＊Mor08v3D-MoRSE-signal08/weightedbyatomicvanderWaalsvolumes8．68＊＊GeometricaldescriptorsQYYeQyyCOMMA2value/weightedbyatomicSandersonelectronegativities8．51＊＊注:＊＊p＜0．01．圖2Dataset-1中14個極顯著保留描述符的單因子效應(mRMR-dCor-D，線性核)Fig．2Single-factoreffectsofthe14remarkabledescriptorsretainedinDataset-14結論(Conclusions)量子化學計算獲得的化合物分子描述符中存在諸多無關特征與冗余特征，化合物毒性與描述符間往往存在非線性關系．mRMR同時考慮了特征的相關性與冗余性，是當前Y為離散型變量時應用較廣泛的特征選擇方法．針對QSAR研究中Y與X均為連續(xù)型變量的情形，本文首先將mRMR推廣到適于Y為連續(xù)型變量，再以非線性的dCor取代線性的相關系數(shù)R，實現(xiàn)了相關性測度與冗余性測度的非線性可比，提出了新的特征選擇方法mRMR-dCor．3個醇酚類化合物毒性QSAR數(shù)據(jù)集的獨立預測表明，基于mRMR-dCor選擇特征的SVR模型明顯優(yōu)于參比模型與文獻報道，在化合物QSAR、定量構質(zhì)關系等研究中有廣泛應用前景．責任作者簡介:袁哲明(1971—)，男，博士生導師，主要研究方向為復雜數(shù)據(jù)分析．譚泗橋(1974—)，，男，碩士生導師，主要研究方向為模式識別與預測．參考文獻(References):ChangCC，LinCJ．2011．LIBSVM:alibraryforsupportvectormachines［J］．ACMTransactionson

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本文編號：2566033