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抗乳腺癌候选药物的优化
建模
根据提供的ERα拮抗剂信息(1974个化合物样本,每个样本都有729个分子描述符变量,1个生物活性数据,5个ADMET性质数据),构建化合物生物活性的定量预测模型和ADMET性质的分类预测模型,从而为同时优化ERα拮抗剂的生物活性和ADMET性质提供预测服务。
2022-06-21 11:05:49
1.33MB
数据分析
1
(3个国二,3种解法)2021年华为杯数学建模D题
抗乳腺癌候选药物的优化
建模
①随机森林+相关性分析。采用决策树回归、线性回归、梯度提升向量机、改进型贪心调优 ②根据提供的ERα拮抗剂信息(1974个化合物样本,每个样本都有729个分子描述符变量,1个生物活性数据,5个ADMET性质数据),构建化合物生物活性的定量预测模型和ADMET性质的分类预测模型,从而为同时优化ERα拮抗剂的生物活性和ADMET性质提供预测服务。 ③代码很全,横向纵向可对比,并提供模型,3种解法
2022-04-15 18:12:55
24.47MB
华为杯
数学建模
2021华为杯研赛数学建模D题
抗乳腺癌候选药物的优化
建模 Python代码实现
自己写的代码实现研赛华为杯建模竞赛题,Python代码 有运行结果 原创
2022-01-19 22:02:46
31.71MB
华为
python
开发语言
后端
2021年华为杯数学建模D题
抗乳腺癌候选药物的优化
建模分享
已获国家三等奖 1.构建mRMR-置换特征重要性混合模型 2.构建化合物分子的生物活性定量预测模型 3.构建ADMET分类预测模型 4.使用的改进遗传算法
2021-12-23 22:08:39
4.34MB
数学建模
华为杯
抗乳腺癌候选药物的优化
python
数学建模竞赛赛题及解题资料(华为杯)——
抗乳腺癌候选药物的优化
建模
乳腺癌的抗癌药物是一个研究热点,ERα被认为是治疗乳腺癌的一个重要候选药物。本文基于抗癌药物筛选的热点问题,对候选药物化合物的多种分子标识符特征与其生物活性、ADMET性质之间的关系建立了数学模型,使用了线性回归、机器学习、神经网络、支持向量机、多目标优化等方法对化合物的生物数据进行了处理、预测、分类和参数值最优化,对候选药物化合物的选择提供了数据参考和可行思路。
2021-11-01 17:04:29
611.12MB
线性回归
随机森林
神经网路
支持向量机
1
2021年华为杯数学建模D题
抗乳腺癌候选药物的优化
建模解答2.zip
代码很全,注释很仔细,题目要求分别为特征选择问题、回归预测问题、二分类问题、最优化问题
2021-10-27 17:07:52
31.82MB
2021华为杯
数学建模
抗乳腺癌候选药物的优化建模
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