Kernel Partial Least Squaresによる化学物質の生分解性予測

DOI Web Site 被引用文献1件 参考文献13件
  • 廣松 康一
    財団法人化学物質評価研究機構久留米事業所
  • 高原 淳一
    大阪大学大学院薬学研究科 マルホ株式会社京都R&Dセンター
  • 西原 力
    兵庫医療大学薬学部 大阪大学大学院工学研究科
  • 岡本 晃典
    大阪大学大学院薬学研究科
  • 安永 照雄
    大阪大学感染症国際研究拠点タイ感染症共同研究センター 微生物病研究所付属遺伝情報実験センター
  • 大眉 佳大
    大阪大学大学院薬学研究科
  • 高木 達也
    大阪大学大学院薬学研究科 大阪大学感染症国際研究拠点タイ感染症共同研究センター 微生物病研究所付属遺伝情報実験センター
  • 中園 金吾
    財団法人化学物質評価研究機構久留米事業所

書誌事項

タイトル別名
  • Prediction for Biodegradability of Chemicals by Kernel Partial Least Squares

説明

We predicted the biodegradability of 554 chemicals by using a nonlinear partial least squares (PLS) method, called kernel PLS (KPLS), and compared the predictive performance of KPLS and that of linear PLS, which is widely used for modeling structure-activity relationships. Moreover, prediction using support vector machine (SVM) was performed to confirm the utility of KPLS. The KPLS models correctly categorized 429 (77.4%), 443 (80.0%) and 454 (81.9%) chemicals out of 554, whereas the PLS models were correct for 419 (75.6%), 434 (78.3%) and 439 (79.2%) in cases of using 6, 50 and 89 descriptors, respectively, based on the chemical structures of chemicals analyzed in this study. By properly tuning the necessary parameters, KPLS showed better predictive performance for the biodegradability of chemicals than PLS and SVM did, which showed 79.6% accuracy with 89 descriptors.

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