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基于数学模型的药物成分肾毒性预测
目的:探索使用定量结构-活性关系(quantitative structure-activity relationship,QSAR)模型预测中药成分肾毒性.方法:从西药不良反应数据库(side effect resource,SIDER)收集得到了876个化合物(有肾毒不良反应记录的344个,无肾毒不良反应记录的532个),在对其描述符计算、挑选后,利用k近邻算法和支持向量机算法进行模型构建,然后用22个中药成分作为外部测试集进行模型验证评价.结果:利用k近邻算法当参数k为l时构建的模型对有肾毒数据集具有较好的预测能力,其对外部测试集中有肾毒成分的预测准确率也高,达到64.29％.支持向量机算法构建的模型虽然有较高的自身预测准确率(80.25％),但是其对外部测试集的预测准确率仅有45.45％.结论:采用k近邻算法构建的模型对外部测试集22个中药成分具有较好的预测能力.
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SVM算法用于黄连解毒汤3种指标性成分配伍浓度与药效作用相关性的研究
目的 将支持向量机算法用于中药复方物质基础研究,探讨建立能反映黄连解毒汤中指标性成分质量浓度与药效作用相关性的数学模型.方法 根据数学组合原理,将黄连解毒汤君(黄连)、臣(黄芩)、佐(黄柏)、使(栀子)4味药组合为11组,每组分别采用膜分离、大孔吸附树脂进行分离,得到22个部位.选用鼠性肾上腺髓质嗜铬细胞瘤PC-12细胞活性跟踪筛选,MTT法测定黄连解毒汤及各分离部位对过氧化氢(H2O2)、氯化钾(KCl)、连二亚硫酸钠(Na2S2O4)诱导的PC-12细胞损伤的影响.应用支持向量机(Support Vector Machine)算法考察标识黄连解毒汤的3种指标性成分小檗碱(以盐酸小檗碱计)、黄芩苷、栀子苷量与保护率之间的相关性,寻找3种成分浓度的优化配比关系.结果 小檗碱-黄芩苷-栀子苷的浓度比为1∶13∶12时,样品对过氧化氧致细胞损伤的保护率高;小檗碱-黄芩苷-栀子苷的浓度比为13∶1∶3时,样品对连二亚硫酸钠造模的保护率高;而对于氯化钾造成的损伤,未能得出优浓度.结论 不同造模机制下得到的黄连解毒汤中指标性成分的佳浓度比不同,该汤剂中指标成分适宜的浓度范围及比例需要进一步药理实验研究确定.
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支持向量机在大肠癌肿瘤标志物诊断中的应用
大肠癌发生率仍然很高,早期诊断和早期治疗对大肠癌患者极为重要.对大肠癌常用的诊断方法有肠镜、超声波、CT、MRI、PET/CT等,血清肿瘤标志物的检测也是目前大肠癌筛查、早期诊断及随访观察的有效手段.临床可运用数据挖掘技术直接从原始样本数据集建立支持向量机(support vector machine,SVM)分类模型,利用支持向量机模型结合多项肿瘤标志物检测,以提高临床诊断的准确性.支持向量机算法是近年来发展迅速的一种智能计算方法,可以解决非线性分类问题,并有良好的泛化性能和理论基础,经计算机编程语言转化为一种应用软件程序,可以设置各项参数以及核函数,提高数据分类的准确性[1].本文初步探讨支持向量机分类模型在大肠癌肿瘤标志物检测诊断中的应用价值.
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SVM法研究不同冻干添加剂对黄芪多糖共晶点温度的影响
目的:探讨不同冻干添加剂对黄芪多糖共晶点温度的影响.方法:通过电阻法测定不同辅料对黄芪多糖共晶点共熔点的影响,并采用支持向量机算法(SVM)对实验结果进行处理.结果:氯化钠、柠檬酸三钠和PVP对溶液共晶点的影响较大,葡萄糖和乳糖的作用较弱.结论:不同冻干添加剂对黄芪多糖共晶点温度的影响不同.
