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Artículo

Multi-objective feature selection in QSAR using a machine learning approach

Soto, Axel JuanIcon ; Cecchini, Rocío LujánIcon ; Vazquez, Gustavo EstebanIcon ; Ponzoni, IgnacioIcon
Fecha de publicación: 22/12/2009
Editorial: Wiley VCH Verlag
Revista: Qsar & Combinatorial Science
ISSN: 1611-020X
Idioma: Inglés
Tipo de recurso: Artículo publicado
Clasificación temática:
Ciencias de la Computación

Resumen

The selection of descriptor subsets for QSAR/QSPR is a hard combinatorial problem that requires the evaluation of complex relationships in order to assess the relevance of the selected subsets. In this paper, we describe the main issues in applying descriptor selection for QSAR methods and propose a novel two-phase methodology for this task. The first phase makes use of a multi-objective evolutionary technique which yields interesting advantages compared to mono-objective methods. The second phase complements the first one and it enables to refine and improve the confidence in the chosen subsets of descriptors. This methodology allows the selection of subsets when a large number of descriptors are involved and it is also suitable for linear and nonlinear QSAR/QSPR models. The proposed method was tested using three data sets with experimental values for blood-brain barrier penetration, human intestinal absorption and hydrophobicity. Results reveal the capability of the method for achieving subsets of descriptors with a high predictive capacity and a low cardinality. Therefore, our proposal constitutes a new promising technique helpful for the development of QSAR/QSPR models.
Palabras clave: Bayesian Regularized Neural Networks , Computational Chemistry , Descriptor Selection , Medicinal Chemistry , Multi-Objective Evolutionary Algorithms
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info:eu-repo/semantics/openAccess Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente descripción: Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Unported (CC BY-NC-SA 2.5)
Identificadores
URI: http://hdl.handle.net/11336/59424
DOI: http://dx.doi.org/10.1002/qsar.200960053
URL: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/qsar.200960053
Colecciones
Articulos(CCT - BAHIA BLANCA)
Articulos de CTRO.CIENTIFICO TECNOL.CONICET - BAHIA BLANCA
Articulos(PLAPIQUI)
Articulos de PLANTA PILOTO DE INGENIERIA QUIMICA (I)
Citación
Soto, Axel Juan; Cecchini, Rocío Luján; Vazquez, Gustavo Esteban; Ponzoni, Ignacio; Multi-objective feature selection in QSAR using a machine learning approach; Wiley VCH Verlag; Qsar & Combinatorial Science; 28; 11-12; 22-12-2009; 1509-1523
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