Linear vs. non-linear modelling - Zupan, Jure (Acta chimica slovenica, 2011)
Na nizu 53 tripsinsih inhibitorjev smo z linearnimi (MLR) in nelinearnimi metodami (ANN) modelirali njihovo afiniteto do kovalentno vezanih ligandov. Vsaka spojina je bila predstavljena s 343 molekulskimi deskriptorji. Preverjali smo hipotezo, da linearno modeliranje (MLR) zaradi premajhnega števila spojin v učnem nizu ne nudi možnosti izbire tolikšnega števila deskriptorjev, da bi to zadostovalo, za izdelavo dovolj dobrega modela. Po drugi strani pa modeliranje s protitočnimi nevronskimi mrežami (CP ANN) nima te omejitve in zaradi tega lahko pri njej uporabimo predstavitve spojin z večjim številom deskriptorjev, kot je število spojin v učenem nizu. Obe modelni metodi sta bili uporabljeni na povsem enaki delitvi niza 53 spojin na tri skupine, na učno, testno in validacijsko. S pomočjo genetskega algoritma (GA) smo preiskali vse možne oblike linearnih polinomov, ki jih dovoljuje velikost učnega niza, tj., vse velikosti sistema enačb s tremi do petindvajsetimi deskriptorji. Sistematičen pregled z modeli narejenimi z metodo MLR ni dal boljšega modela od tistega, ki jo je dal CP ANN model.
Keywords: genski algoritmi; inhibitorji; modeliranje; struktura snovi; tripsin