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使用DILIrank数据集预测药物肝毒性的多机器学习算法的计算模型( Computational Models Using Multiple Machine Learning Algorithms for Predicting Drug Hepatotoxicity with the DILIrank Dataset )
R Ancuceanu MV Hovanet AI Anghel F Furtunescu M Dinu
药物性肝损伤(DILI)仍然是授权药物和候选药物安全性方面的挑战之一，从药物的化学结构预测肝毒性仍然是一个值得探索的挑战，也与目前用体外或硅胶替代物取代非临床试验的趋势一致。2016年，美国食品和药物管理局的一组研究人员发布了一份关于药物DILI风险的改进注释列表，构成了“根据人类药物性肝损伤风险排名的最大参考药物列表”DILIrank。本文是少数几个尝试用DILIrank数据集预测肝脏毒性的研究之一。利用Dragon7.0软件计算了分子描述子，并在R计算环境下实现了多种特征选择和机器学习算法。嵌套（双重）交叉验证用于外部验证所选模型。通过建立多个元模型等多种方法，选择并堆叠了78个性能合理的模型。叠加模型的性能略优于已发表的其他模型。这些模型被应用于对锌数据库中超过10万种化合物的虚拟筛选练习中，其中约20%被预测为非肝毒性。
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