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基于支持向量机的化学农药QSAR建模
作 者: 向科军
导 师: 袁哲明
学 校: 湖南农业大学
专 业: 植物保护
关键词: 支持向量回归 化学农药 定量构效关系 新烟碱类杀虫剂 磺酰脲类除草剂
分类号: S482.4
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
下 载: 32次
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内容摘要
化学农药在植物保护中占据主导地位,定量构效关系(Quantitative Structure-activity Relationship, QSAR)是化学与生物学的桥梁,基于QSAR建模进行化学农药分子合理设计是提高农药活性、加快新农药开发速度、节约开发成本的重要途径。传统基于经验最小化原则的建模方法如多元线性回归(Multiple Linear Regression, MLR)、逐步线性回归(Stepwise Linear Regression, SLR)、主成分回归(Principal Component Regression, PCR)、偏最小二乘法回归(Partial Least Square Regression, PLSR)、人工神经网络(Artificial Neural Networks, ANN)等存在较多缺陷。基于统计学习理论的支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是目前发展最快的机器学习方法,它基于结构风险最小,较好地解决了小样本、非线性、过拟合、维数灾和局极小等问题,泛化推广能力优异。SVM包括分类(Support Vector Classification, SVC)和回归(Support Vector Regression, SVR)。SVC将化合物毒性定性分为两类或多类,SVR更适用于QSAR。SVM的主要缺陷是核函数选择依赖经验缺乏理论指导、可解释性差等。本文对SVR进行了若干改进:在核函数选择上,发展了以均方误差(Mean Square Error, MSE)最小原则自动选择最优核函数的方法。在描述符的汰选方面,借用SLR线性筛选描述符的思想,基于SVR发展了以MSE最小为原则的非线性“多轮末尾淘汰法”,逐一从全部原始描述符中剔除对提高模型精度有不利影响的描述符,以保留描述符建模预测。在SVR解释性方面,发展了单因子重要性分析、单因子效应分析方法,可给出各保留描述符对预测精度影响的重要性排序、显著性测验和活性随描述符的变化趋势,使SVR具备了部分解释能力。将改进SVR应用于新烟碱类杀虫剂和磺酰脲类除草剂QSAR建模。新烟碱类杀虫剂QSAR模型经非线性描述符筛选后,保留6个描述符分别为疏水性参数、分子范德华体积、分子表体积、轨道能级差、吡啶环净电荷、二面角2,给出了6个保留描述符的重要性排序、显著性测验和活性随描述符的变化趋势;基于SVR以6个保留描述符建立新烟碱类杀虫剂QSAR模型,拟合MSE、决定系数R2分别为0.0803、0.9584,留一法预测MSE、R2分别为0.3004、0.8479,预测精度明显优于PCR、PLS、描述符不汰选SVR等参比模型。磺酰脲类除草剂QSAR模型经非线性描述符筛选后,保留7个描述符分别为分子极化率P、标号为11、12、14、15、16的原子的Milliken电荷、分子中第10号氮原子所连氢原子Milliken电荷,给出了6个保留描述符的重要性排序、显著性测验和活性随描述符的变化趋势;基于SVR以7个保留描述符建立磺酰脲类除草剂QSAR模型,拟合MSE、R2分别为0.0442、0.9577,留一法预测MSE、R2分别为0.2579、0.7500,预测精度同样明显优于PCR、PLS、描述符不汰选SVR等参比模型。改进支持向量回归在化学农药非线性QSAR建模上有较大应用前景。
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全文目录
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中图分类: > 农业科学 > 植物保护 > 农药防治(化学防治) > 各种农药 > 除草剂(杀草剂)
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