用于预测化合物活性的两级拟合QSAR模型的构建方法

摘要

本发明公开了一种用于预测化合物活性的两级拟合QSAR模型的构建方法，包括以下步骤：1）取若干个具有相同骨架的化合物作为训练集，将训练集化合物划分取代基，并叠合训练集化合物；2）采用线性回归法计算各取代基产生的局部生理作用，建立前级拟合模型；3）根据步骤2）计算得到的局部生理作用，采用神经网络法计算出化合物的整体生物活性，建立后级拟合模型；4）将前级拟合模型和后级拟合模型结合，构建成前后两级QSAR模型。本发明采用了线性回归法和神经网络法结合的方式建立模型，因神经网络法具有良好的拟合能力，构建的模型能够比传统线性模型更准确地预测化合物的生物活性。

主权项

用于预测化合物活性的两级拟合QSAR模型的构建方法，其特征在于包括以下步骤：1）取若干个具有相同骨架的化合物作为训练集，将训练集化合物划分取代基，并叠合训练集化合物；2）根据训练集化合物的结构与活性，采用线性回归法计算各取代基产生的局部生理作用，建立前级拟合模型；3）根据训练集化合物的活性与步骤2）计算得到的局部生理作用，采用神经网络法计算出化合物的整体生物活性，建立后级拟合模型；4）将前级拟合模型和后级拟合模型结合，构建成前后两级QSAR模型。