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3D卷积神经网络的结构优化及中枢神经系统药物的识别

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【作者】 张瑞林丁彦蕊

【Author】 ZHANG Ruilin;DING Yanrui;School of Science,Jiangnan University;Jiangsu Key Laboratory of Media Design and Software Technology,Jiangnan University;Key Laboratory of Industrial Biotechnology,Ministry of Education,Jiangnan University;

【通讯作者】 丁彦蕊;

【机构】 江南大学理学院江南大学江苏省媒体设计与软件技术重点实验室江南大学工业生物技术教育部重点实验室

【摘要】 该文研究了如何利用3D-CNN识别中枢神经系统(CNS)药物和non-CNS药物。首先,构建CNS药物和non-CNS药物数据集并优化小分子构象;然后,以3D网格矩阵编码小分子结构,作为3D-CNN模型的输入;接着,在模型训练中,采用正交实验法对3D-CNN模型的超参数进行快速优化;最后,使用外部测试集检验模型,达到ACC为84. 3%,MCC为0. 685,AUC为0. 884的泛化性能。实验表明,在正交实验法获取可靠超参数组合的基础上,3D-CNN模型对于CNS药物的识别具有良好效果,所构建的模型为设计新的CNS药物提供了基础。

【基金】 国家自然科学基金资助项目(21541006)
【所属期刊栏目】 信息科学 (2020年01期)
  • 【DOI】10.16152/j.cnki.xdxbzr.2020-01-005
  • 【分类号】TP183;R91
  • 【下载频次】47
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