期刊简介
本刊由国家食品药品监督管理局主管，中国药学会、中国医药集团总公司和中国医药科技出版社共同主办的国家级刊物，创刊于1992年，是一份专门报道新药科研、生产、技术成果、临床应用及评介、新药质量、市场和管理方面内容，集学术、科研和信息交流服务一体，具有很强的专业性、实用性和新颖性的权威性科技情报期刊。读者对象为医药科研人员、临床医师、药师、药品生产和管理人员。本刊特色是突出“新”字，反映新内容；其次突出“两个结合”，即医与药结合、技术性与学术性结合；再是突出“实”字，有很强的实用性。
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首页>中国新药杂志
- 杂志名称：中国新药杂志
- 主管单位：国家食品药品监督管理局
- 主办单位：中国医药科技出版社 中国医药集团总公司 中国药学会
- 国际刊号：1003-3734
- 国内刊号：11-2850/R
- 出版周期：半月刊
期刊荣誉：全国中文核心期刊期刊收录：万方收录(中), 北大核心期刊(中国人文社会科学核心期刊), CA 化学文摘(美), 国家图书馆馆藏, 上海图书馆馆藏, 国际药学文摘, 统计源核心期刊(中国科技论文核心期刊), 医学文摘, 维普收录(中), 文摘与引文数据库, 知网收录(中), JST 日本科学技术振兴机构数据库(日), CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(含扩展版)
基于数学模型的药物成分肾毒性预测
王新洲；朱永亮；金若敏；刘敬阁；钱向平；姚广涛；叶祖光
关键词：肾毒预测, 定量结构-活性关系, K近邻算法, 支持向量机算法
摘要：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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