机器学习,概念密度功能理论和生物化学的协同作用:可解释的无代码预测模型,用于芳香氨基酸中的变异性
Andrés Halabi Diaz1,2,3, Mario Duque-Noreña1,4, Elizabeth Rincón5
1Departamento de Ciencias Químicas, Facultad de Ciencias Exactas, Universidad Andrés Bello, Avenida Republica 275, Santiago 8370146, Chile.
本研究使用机器学习和概念密度函数理论,以无代码方法预测芳香胺 (AAs) 中的突变性活性. 关键发现突出了电友性和Log QP描述符,用于准确的QSAR建模.
科学领域:
- 计算化学是一种计算化学.
- 毒理学 毒理学 毒理学
- 机器学习是机器学习.
背景情况:
- 芳香胺 (AAs) 是一种重要的化学变异原体.
- 基因突变活性的预测建模对于风险评估至关重要.
- 现有的QSAR模型往往缺乏透明度和可访问性.
研究的目的:
- 开发符合经合组织标准的,无代码的AA突变性预测模型.
- 将机器学习 (ML) 与概念密度函数理论 (CDFT) 整合起来.
- 识别关键的分子描述因子,用于预测突变性活性.
主要方法:
- 使用了251个AA的数据集,进行了严格的交叉验证 (LOOCV).
- 在真空和水相中使用GFN2-xTB方法进行描述器计算.
- 评估的CDFT电友性方案 (PSL,GCV,CDP) 和一个新的Log QP描述符.
- 应用的ML模型:SPAARC,RandomTree,JCHAID*和一个多层感知器.
主要成果:
- 实现了强大的内部验证 (Avg. 正确的分类 = 76%) 和外部验证 (平均值. 正确的分类 = 79%).
- 确定第二个CDP电友性定义 (ω+VacCDP2+, ω+AqCDP2+) 和Log QP描述符 (LogQP1+Vac) 是最具预测性的.
- 强调了代谢激活,水性质和CDP/Log QP描述符的重要性.
结论:
- 建立了一个可复制的,QSAR研究的无代码方法.
- 这项研究证明了将ML与CDFT结合用于毒理学预测的力量.
- 这些发现有助于更广泛地获得突变性先进的预测建模.
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