导读:本文包含了人体小肠吸收药物活性论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:支持矢量学习机,分子描述符,遗传算法,聚类分析
人体小肠吸收药物活性论文文献综述
陈仕伟[1]（2005）在《基于支持矢量学习机的抗真菌药物和人体小肠吸收药物的活性预测》一文中研究指出本论文集中研究了采用支持矢量学习机(SVM)技术对化合物的药物活性进行分类预测的应用。全文包括两个部分,第一部分,即为第一章,叙述了SVM分类方法以及其他方法的理论基础,第二部分包括第二章和第叁章,主要是两个实际应用的研究,第二章是SVM 分类方法在抗真菌药物的活性预测中的运用,第叁章是预测药物在人体小肠吸收中的运用。在第一章中,介绍了支持矢量学习机的理论基础和工作原理以及在建模中所使用的方法。描述符的名称与分类以及一组新定义的形状描述符的定义和推导。遗传算法与SVM 连用进行变量选择的原理以及参数的设定。用来与SVM方法做对比的KNN 近邻法和C4.5 决策树方法的简单介绍。最后就训练样本集的组成所使用的C-均值聚类法和模型的验证方法进行了说明。第二章主要是对抗真菌化合物的药物活性用SVM 技术进行活性预测,首先对已知的94 个有活性以及没有活性的化合物分子用AM1 水平上进行几何优化,然后计算67 个描述符的值,经过标准化和聚类分析后进行遗传算法的变量选择,最终筛选出30 个对预测结果有意义的描述符。使用不相关测试集和5重交叉验证来评估模型,得到了与遗传算法计算中与留一法一致的结果。最后与KNN 近邻法和C4.5 决策树方法的结果进行对比。第叁章在第二章研究手段的基础上,对药物的人体小肠吸收活性进行建模和预测,针对230 个化合物分子展开研究,由于样本数量增多,为了对分子特(本文来源于《四川大学》期刊2005-05-01）
陈仕伟,李泽荣,李程,李象远[2]（2005）在《基于支持向量学习机方法的人体小肠吸收药物活性的预测》一文中研究指出为了预测分子在人体小肠中的吸收,本文计算了表征分子的电子、拓扑、几何结构、分子形状等特征的10 2个分子描述符,用遗传算法变量选择方法使描述符减少到4 7个。体系共包含了2 30个化合物分子,6 9个不能被吸收(HIA ) ,16 1个可以被吸收(HIA + )。对建立的SVM模型,用5重交叉验证和独立测试集进行验证,预测正确率分别达到79 1%和77 1% ,结果具有较好的一致性。在模型验证中,通过聚类分析方法组合训练集和测试集,保证了模型的稳定性,提高了建模效率(本文来源于《化学研究与应用》期刊2005年02期）
人体小肠吸收药物活性论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为了预测分子在人体小肠中的吸收,本文计算了表征分子的电子、拓扑、几何结构、分子形状等特征的10 2个分子描述符,用遗传算法变量选择方法使描述符减少到4 7个。体系共包含了2 30个化合物分子,6 9个不能被吸收(HIA ) ,16 1个可以被吸收(HIA + )。对建立的SVM模型,用5重交叉验证和独立测试集进行验证,预测正确率分别达到79 1%和77 1% ,结果具有较好的一致性。在模型验证中,通过聚类分析方法组合训练集和测试集,保证了模型的稳定性,提高了建模效率
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
人体小肠吸收药物活性论文参考文献
[1].陈仕伟.基于支持矢量学习机的抗真菌药物和人体小肠吸收药物的活性预测[D].四川大学.2005
[2].陈仕伟,李泽荣,李程,李象远.基于支持向量学习机方法的人体小肠吸收药物活性的预测[J].化学研究与应用.2005