サポートベクターマシン及びニューラルネットワークによる多種類の化学物質の発ガン性の予測

抄録

定量的構造活性相関（ＱＳＡＲ）により多種類の化学物質の構造から発ガン性を予測する手法としてサポートベクターマシン（ＳＶＭ）及びニューラルネットワーク（ＮＮ）を検討した。約４００種の化学物質について９段階にランク付けした発ガン性データと６９個の記述子との相関をＳＶＭとＮＮで解析した。ｃｒｏｓｓ－ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ ｔｅｓｔを行った結果、ＳＶＭとＮＮの予測性能はほぼ同程度であったが，その他の幾つかの点ではＳＶＭの方が優れていることが分かった。