选用30个结构多样的CaM抑制剂分子作为数据集，采用多元线性回归（MLR）方法及主成分回归分析（PCA）方法对每个化合物的194个分子参数进行回归分析，分别建立了各自的最优预测模型．结果表明：多元线性回归分析方法所建模型与主成分回归所建模型相对比，发现逐步筛选法为最优建模方法．该方法所建模型统计结果良好（R^2=0．952，SEE为0．289），应用于检验集时结果也比较令人满意（R^2=0．941，SEP为0．295），模型表现出较强的可靠性和预测性．
分子科学学报：中英文版
2009年3期
