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    • 簡(jiǎn)介:蘭州大學(xué)博士學(xué)位論文化學(xué)信息學(xué)新算法及在化學(xué)、生物與食品科學(xué)中的應(yīng)用研究姓名杜紅英申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別博士專業(yè)化學(xué)分析化學(xué)指導(dǎo)教師胡之德20090501蘭州大學(xué)杜紅英博士學(xué)位論文切的分子描述符,并建立線性模型。另外兩種非線性回歸方法徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RBFNN和投影尋蹤回歸PPR用來(lái)構(gòu)建非線性模型。RBFNN和PPR模型的訓(xùn)練集的相關(guān)系數(shù)露分別為09787和09881;均方根誤差腳為05666和04207。結(jié)果表明,RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和投影尋蹤回歸將是蛋白質(zhì)組研究中一種簡(jiǎn)單且有效的工具,并有望應(yīng)用于其他類似的研究領(lǐng)域。2新穎的化學(xué)信息學(xué)方法一局部懶惰回歸U且首次應(yīng)用于預(yù)測(cè)278個(gè)多肽在固定金屬親和色譜鎳柱的保留行為研究。該工作分別用BMLR,PPR和LLR三種方法建立線性和非線性QSRR模型。最佳的U且模型的訓(xùn)練集和測(cè)試集的評(píng)分別為09446和09252。該工作證明新穎機(jī)器學(xué)習(xí)算法U且是一個(gè)非常有前途的研究工具,它可用于色譜保留行為研究領(lǐng)域,為協(xié)助設(shè)計(jì)和分離純化蛋白質(zhì)和多肽發(fā)揮一定的作用。第三章主要描述了QSAR方法在農(nóng)業(yè)和食品科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用研究,具體內(nèi)容如下1三種機(jī)器學(xué)習(xí)方法遺傳算法多元線性回歸GAMUT,最小二乘支持向量機(jī)LSSVM,PPR用于100個(gè)稻瘟病抑制劑噻唑啉衍生物的殺菌活性研究。線性模型GAMLR和非線性模型LSSVM和PPR都得到了良好的預(yù)測(cè)結(jié)果,但非線性模型提供了更加精確的預(yù)測(cè)能力。結(jié)果表明,非線性LSSVM和PPR方法可以更加準(zhǔn)確地模擬噻唑啉分子結(jié)構(gòu)與殺菌活性之間的關(guān)系,能夠成為研究稻瘟病抑制劑良好的建模工具。此外,這項(xiàng)研究為稻瘟病抑制劑的設(shè)計(jì)和開發(fā)提供了一種新的,簡(jiǎn)單而且有效的辦法,同時(shí)得到的與其密切相關(guān)的分子結(jié)構(gòu)信息。2運(yùn)用定量結(jié)構(gòu)保留關(guān)系方法對(duì)藏紅花內(nèi)43種芳香組分的SPMEGCMS保留時(shí)間進(jìn)行了預(yù)測(cè)。應(yīng)用最佳多元線性回歸BMLR和投影尋蹤回歸PPR方法分別建立了線性和非線性模型,兩種方法均得到了較好的結(jié)果線性模型的訓(xùn)練集和測(cè)試集的相關(guān)系數(shù)僻分別為09434和08725,非線性模型則給出了較好的預(yù)測(cè)結(jié)果分別為09806和09456。通過(guò)對(duì)模型的穩(wěn)定性和預(yù)測(cè)能力的比較,可以看出非線性PPR方法可以較好的應(yīng)用到SPMEGCMS保留行為研究領(lǐng)域內(nèi),同時(shí)該工作又可以為其他植物和中草藥的分離研究提供一種簡(jiǎn)便有效的方法。第四章主要討論了定量構(gòu)效關(guān)系在生命科學(xué)和醫(yī)藥研究領(lǐng)域內(nèi)的應(yīng)用,主要有以下幾部分組成1利用QSRR方法對(duì)55種藥物在固相人工膜色譜內(nèi)的Ⅱ
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      上傳時(shí)間:2024-03-06
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