สืบค้นงานวิจัย
Prediction of aromatase inhibitory activity using the efficient linear method (ELM)
Shoombuatong W. - ไม่ระบุหน่วยงาน
ชื่อเรื่อง (EN): Prediction of aromatase inhibitory activity using the efficient linear method (ELM)
ผู้แต่ง / หัวหน้าโครงการ (EN): Shoombuatong W.
บทคัดย่อ (EN): Aromatase inhibition is an effective treatment strategy for breast cancer. Currently, several in silico methods have been developed for the prediction of aromatase inhibitors (AIs) using artificial neural network (ANN) or support vector machine (SVM). In spite of this, there are ample opportunities for further improvements by developing a simple and interpretable quantitative structure-activity relationship (QSAR) method. Herein, an efficient linear method (ELM) is proposed for constructing a highly predictive QSAR model containing a spontaneous feature importance estimator. Briefly, ELM is a linear-based model with optimal parameters derived from genetic algorithm. Results showed that the simple ELM method displayed robust performance with 10-fold cross-validation MCC values of 0.64 and 0.56 for steroidal and non-steroidal AIs, respectively. Comparative analyses with other machine learning methods (i.e. ANN, SVM and decision tree) were also performed. A thorough analysis of informative molecular descriptors for both steroidal and non-steroidal AIs provided insights into the mechanism of action of compounds. Our findings suggest that the shape and polarizability of compounds may govern the inhibitory activity of both steroidal and non-steroidal types whereas the terminal primary C(sp3) functional group and electronegativity may be required for non-steroidal AIs. The R code of the ELM method is available at http://dx.doi.org/10.6084/m9.figshare.1274030. © 2015, Leibniz Research Centre for Working Environment and Human Factors. All rights reserved.
บทคัดย่อ: ไม่พบข้อมูลจากหน่วยงานต้นทาง
ภาษา (EN): en
เอกสารแนบ (EN): https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-84925258345&doi=10.17179%2fexcli2015-140&partnerID=40&md5=cff1de4ef091b6a0de6f875a4bc85923
เผยแพร่โดย (EN): มหาวิทยาลัยมหิดล
คำสำคัญ (EN): validation process
เจ้าของลิขสิทธิ์ (EN): มหาวิทยาลัยมหิดล
หากไม่พบเอกสารฉบับเต็ม (Full Text) โปรดติดต่อหน่วยงานเจ้าของข้อมูล

การอ้างอิง

Shoombuatong W.. "Prediction of aromatase inhibitory activity using the efficient linear method (ELM)". ไม่ระบุหน่วยงาน. ม.ป.ป.

Shoombuatong W.. "Prediction of aromatase inhibitory activity using the efficient linear method (ELM)". ไม่ระบุหน่วยงาน. ม.ป.ป.. Print.



TARR Wordcloud:
Prediction of aromatase inhibitory activity using the efficient linear method (ELM)
Shoombuatong W.
มหาวิทยาลัยมหิดล
ไม่ระบุวันที่เผยแพร่
Towards understanding aromatase inhibitory activity via QSAR modeling Origin of aromatase inhibitory activity via proteochemometric modeling Probing the origins of aromatase inhibitory activity of disubstituted coumarins via qsar and molecular docking Aromatase inhibitory activity of 1,4-naphthoquinone derivatives and QSAR study Predicting metabolic syndrome using the random forest method The α-glucosidase and α-amylase inhibitory activity from different chili pepper extracts Evaluation of α-glucosidase inhibitory assay using different sub-classes of flavonoids Cryopreservation of Arundina graminifolia (D. Don) hochr. Seeds using D cryo-plate method NEW MIXTURE OF CATALYST TO REPLACE OF SELENIUM IN DETERMINATION OF NITROGEN USING KJELDAHL METHOD Development of Zika virus detection method by real time RT-PCR for using in Thailand
คัดลอก URL
กระทู้ของฉัน
ผลการสืบค้นทั้งหมด โพสต์     เรียงลำดับจาก
พัฒนาระบบโดยศูนย์ความรู้เฉพาะด้านวิศวกรรมความรู้และวิศวกรรมภาษาDeveloped by Center of Excellence for Unified Knowledge and Language Engineering
สนับสนุนโดยสำนักงานพัฒนาการวิจัยการเกษตร (องค์การมหาชน)Supported by the Agricultural Research Development Agency (Public Organization)
แบบสำรวจความพึงพอใจQuestionair