基于机器学习方法的激素敏感脂肪酶抑制剂活性预测

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摘要：脂肪组织中,激素敏感脂肪酶（HSL）被认为是调节脂肪酸代谢的关键限速酶.HSL在糖尿病的发病过程中起重要作用,抑制HSL活性有助于糖尿病的治疗,因此探索新颖的HSL抑制剂成为当前研究的热门.在激素敏感脂肪酶的作用机制和三维结构缺乏的情况下,需要发展预测HSL抑制剂的方法.本文采用几种机器学习方法（支持向量机（SVM）、k-最近相邻法（k-NN）和C4.5决策树（C4.5DT））对已知的HSL抑制剂与非抑制剂建立分类预测模型.252个结构多样性化合物（123个HSL抑制剂与129个HSL非抑制剂）被用于测试分类预测系统,并用递归变量消除法选择与HSL抑制剂相关的性质描述符以提高预测精度.本研究对独立验证集的总预测精度为75.0%-80.0%,HSL抑制剂的预测精度为85.7%-90.5%,非HSL抑制剂的预测精度为63.2%-68.4%.支持向量机方法给出最好的总预测精度（80.0%）.本研究表明支持向量机等机器学习方法可以有效预测未知数据集中潜在的HSL抑制剂,并有助于发现与其相关的分子描述符.

原文链接:http://www.cqvip.com/Main/Detail.aspx?id=32921283

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关键词：机器学习 学习方法 抑制剂 detail 支持向量机 支持向量机激 素敏感脂肪酶 机器学习方法 分子描述符 递归变量消除法