基于PSO-BP神经网络与PSO-SVM的抗乳腺癌药物性质预测

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摘要

通过实验筛选研发新药的过程非常缓慢且需耗费大量的人力物力，而利用计算机辅助预测药物的分子性质可极大地节省药物研发时间和成本．因此，为了能够使抗乳腺癌候选药物对抑制ERα具有良好的生物活性和ADMET性质，针对收集到的1 974种化合物，首先利用随机森林分类器筛选出前20个对生物活性最具显著影响（剩余18671字）

试读结束

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