论文摘要
因为金属氧化物纳米粒子（MNPs）的应用越来越广泛,对于未经检测的MNPs在其实际应用于纳米工业之前,能够对其毒性进行快速、有效地预测是非常重要的。在本工作中,利用收集的文献数据建立了金属氧化物纳米粒子的毒性数据集,其目标变量为MNPs的毒性(log(1/EC50)),候选的自变量有11个。使用遗传—支持向量回归（GA-SVR）组合算法对自变量进行筛选,得到了包含三个变量的用于建模的最优特征集。利用最优特征集形成的新数据集建立了两个用于预测MNPs毒性的定量构效关系（QSAR）模型,即线性核函数支持向量回归（SVR-LKF）和高斯核函数支持向量回归（SVR-RBF）模型。比较两个模型的评价指标发现SVR-RBF模型的性能优于SVR-LKF模型,并且它也优于文献报道的模型。此外,在毒性预测方面SVR-LKF模型也具有较好的预测性能和实用价值。为了探究毒性机理,本文还利用模拟研究分析了各变量对MNPs毒性的影响。因此,本文所提出的方法可以为在机器学习的辅助下MNPs的毒性预测以及毒性机理的研究提供有价值的线索。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 翟秀云,陈明通,陆文聪
关键词: 构效关系,机器学习,支持向量回归,毒性预测,金属氧化物纳米粒子
来源: 计算机与应用化学 2019年04期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 材料科学,自动化技术
单位: 攀枝花学院智能制造学院,攀枝花学院公共实验中心,上海大学理学院化学系
基金: The National Key Research and Development Program of China(No.2016YFB0700504)~~
分类号: TP181;TB383.1
DOI: 10.16866/j.com.app.chem201904020
页码: 404-410
总页数: 7
文件大小: 999K
下载量: 161
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标签：构效关系论文; 机器学习论文; 支持向量回归论文; 毒性预测论文; 金属氧化物纳米粒子论文;