简介:
本发明公开了一种采用k近邻算法筛选人甲状腺素运载蛋白干扰物的方法。所述方法首先针对可电离有机化学品,计算基于形态修正的量化描述符,然后采用基于形态修正的量化描述符、官能团、分子碎片描述符和k近邻算法,构建了二元分类模型和定量预测模型;筛选目标有机化学品时首先基于二元分类模型将其区分为有活性和无活性有机化学品;然后使用定量模型预测有活性的有机化学品的干扰效应数据;最后依据预测的效应值判断目标有机化学品是否为潜在的人甲状腺素运载蛋白干扰物。本发明描述符机理清晰、易于计算,预测方法易于程序化,预测模型具有较好的拟合优度、稳健性和预测能力,筛选方法可扩展性较好,适用于筛查应用域内潜在人甲状腺素运载蛋白干扰物。
本发明公开了一种采用k近邻算法筛选人甲状腺素运载蛋白干扰物的方法。所述方法首先针对可电离有机化学品,计算基于形态修正的量化描述符,然后采用基于形态修正的量化描述符、官能团、分子碎片描述符和k近邻算法,构建了二元分类模型和定量预测模型;筛选目标有机化学品时首先基于二元分类模型将其区分为有活性和无活性有机化学品;然后使用定量模型预测有活性的有机化学品的干扰效应数据;最后依据预测的效应值判断目标有机化学品是否为潜在的人甲状腺素运载蛋白干扰物。本发明描述符机理清晰、易于计算,预测方法易于程序化,预测模型具有较好的拟合优度、稳健性和预测能力,筛选方法可扩展性较好,适用于筛查应用域内潜在人甲状腺素运载蛋白干扰物。