基于随机森林模型和遗传算法对抗乳腺癌药物的优化研究

作     者：任静莹 马成满 毕四旭 邵喜高 REN Jingying;MA Chengman;BI Sixu;SHAO Xigao

作者机构：鲁东大学数学与统计科学学院山东烟台264039 

出 版 物：《鲁东大学学报（自然科学版）》 (Journal of Ludong University:Natural Science Edition)

年 卷 期：2023年第39卷第2期

页      面：159-164页

学科分类：1007[医学-药学(可授医学、理学学位)] 10[医学] 

基　　金：山东省社会科学规划研究项目(20CSDJ10) 

主　　题：随机森林 遗传算法 乳腺癌药物 生物活性 

摘      要：乳腺癌是世界上常见且致死率高的癌症。本文在充分考虑化合物分子描述符之间的非线性关系的同时,建立了随机森林模型,对化合物的生物活性进行定量预测。为寻找最优分子描述符的取值,在轮盘赌策略的基础上采用遗传算法,对ADMET性质进行分类预测,通过预测结果提升拮抗剂生物活性的预测效率。研究结果表明:所建立的随机森林模型预测精度高,模型参考价值得到有效提升;通过多次迭代遗传算法,能够准确找到因变量的最优值,为抗乳腺癌药物的研究提供数据支撑和理论参考。