Classification and QSAR models of leukotriene A4 hydrolase (LTA4H) inhibitors by machine learning methods.

Qin, R; Wang, H; Yan, A

Qin, R; Wang, H; Yan, A.

Afiliação

Qin R; State Key Laboratory of Chemical Resource Engineering Department of Pharmaceutical Engineering, Beijing University of Chemical Technology, Beijing, P. R. China.
Wang H; State Key Laboratory of Chemical Resource Engineering Department of Pharmaceutical Engineering, Beijing University of Chemical Technology, Beijing, P. R. China.
Yan A; State Key Laboratory of Chemical Resource Engineering Department of Pharmaceutical Engineering, Beijing University of Chemical Technology, Beijing, P. R. China.

SAR QSAR Environ Res ; 32(5): 411-431, 2021 May.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-33896285

Assuntos

Inibidores Enzimáticos/química; Epóxido Hidrolases/antagonistas & inibidores; Relação Quantitativa Estrutura-Atividade; Aprendizado de Máquina; Máquina de Vetores de Suporte

Palavras-chave

Leukotriene A4 hydrolase (LTA4h) inhibitors; k-nearest neighbour (KNN); multiple linear regression (MLR); quantitative structure- activity relationship (QSAR); random forest (RF); support vector machine (SVM)

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Relação Quantitativa Estrutura-Atividade / Inibidores Enzimáticos / Epóxido Hidrolases Tipo de estudo: Prognostic_studies Idioma: En Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article

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