SVR—CKNN预测用于HIV-1蛋白酶抑制剂QSAR建模

为提高药物定量构效关系（QSAR）模型预测精度,发展了一种新的QSAR建模方法SVR—CKNN。该法基于支持向量机回归（SVR）自动筛选化合物结构描述符,以k-最近邻建立多个子模型实施组合预测（CKNN）。应用于49种HIV-1蛋白酶抑制剂QSAR研究,留一法预测结果表明SVR—CKNN预测精度明显优于多元线性回归（MLR）、逐步回归（SLR）、偏最小二乘回归（PLS）和神经网络（BP—ANN）等传统模型。SVR—CKNN基于结构风险最小,具非线性、适于小样本、泛化推广能力强、稳定性好、不依赖操作者经验等诸多优点,在药物设计等研究中应用前景广泛。