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雌激素受体α亚型（Estrogen receptors alpha,ERα）被认为是治疗乳腺癌的重要靶标，对于治疗乳腺癌非常关键。为准确找出能抑制ERα活性的化合物，以504个分子描述符作为研究变量，采用Spearman相关系数、最大互信息系数和随机森林特征选择三种方法，分别筛选出排名前30的分子描述符，综合三种方法的结果，使用基于秩的变量选择算法选出前20个对生物活性最具显著影响的分子描述符，并分别建立岭回归和随机森林非线性回归模型对其进行比较。结果表明，随机森林模型方法的预测效果更好，可用于化合物对ERα生物活性值的预测。 相似文献
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