Nonlinear QSTR Models with High-Dimensional Descriptor Selection and SVR Improve Toxicity Prediction and Evaluation of Phenols on Photobacterium Phosphoreum

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成果类型：

会议论文

作者：

周玮;陈渊;吴树波;代志军;向妍;...

作者机构：

湖南省作物种质创新与资源利用重点实验室,湖南农业大学,长沙,410128

湖南省植物病虫害生物学及防控重点实验室,湖南农业大学,长沙,410128

计算机科学系,Clemson大学,Clemson,南

旅游学院,中南林业科技大学,长沙,410004

长沙学院生物工程与环境科学系,长沙学院,长沙,410003

语种：

英文

关键词：

Phenol;Photobacterium phosphoreum;QSTR;SVR;High-dimensional descriptor selection

年：

2014

页码：

332-332

会议名称：

第六届全国生物信息学与系统生物学学术大会暨国际生物信息学前沿研讨会

会议论文集名称：

第六届全国生物信息学与系统生物学学术大会暨国际生物信息学前沿研讨会论文集

会议时间：

2014-10-06

会议地点：

南京

会议赞助商：

中国细胞生物学学会功能基因组信息学与系统生物学分会

机构署名：

本校为其他机构

院系归属：

旅游学院

摘要：

　　Background: Assessment of the risk of chemicals is an important task in the environmental protection.In this paper, we developed quantitative structure-toxicity relationship (QSTR) methods to evaluate the toxicity of phenol to Photobacterium phosphoreum, which is an ...

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