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优化抗乳腺癌药物的建模过程。

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简介：
基于所提供的ERα拮抗剂数据集，该数据集包含了1974个化合物样本，每个样本都配备了729个分子描述符变量、一项生物活性数据以及五个ADMET性质数据。因此，我们致力于构建化合物生物活性的定量预测模型，并建立ADMET性质的分类预测模型。这些模型的构建旨在为同时提升ERα拮抗剂的生物活性和ADMET性质提供精确的预测服务，从而支持药物研发过程中的优化策略。

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  • 乳腺癌候选药物优化建模研究
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    本研究致力于通过计算机辅助设计技术优化乳腺癌治疗候选药物，旨在提高药效和降低毒性，为患者提供更有效的治疗方案。 基于1974个化合物样本的数据（每个样本包含729个分子描述符变量、一个生物活性数据以及五个ADMET性质数据），本研究旨在构建用于预测ERα拮抗剂生物活性的定量模型及用于预测其ADMET性质的分类模型。这些模型将为同时优化ERα拮抗剂的生物活性和ADMET特性提供有力支持。
     
  • 2021年华为杯数学建模D题：抗乳腺癌候选药物优化建模分析分享
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    本项目为2021年“华为杯”数学建模竞赛D题研究成果，聚焦于运用数学模型优化抗乳腺癌候选药物筛选过程。通过建立和求解复杂生物医学问题的数学模型，旨在提高药物研发效率并加速对抗癌症的研究进程。 1. 构建了mRMR-置换特征重要性混合模型，并获得了国家三等奖。 2. 建立了化合物分子的生物活性定量预测模型。 3. 开发了ADMET分类预测模型。 4. 使用了一种改进遗传算法。
     
  • 2021年华为杯数学建模D题：抗乳腺癌候选药物优化建模解答（ZIP文件）
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    本作品为2021年“华为杯”数学建模竞赛针对D题《抗乳腺癌候选药物的优化建模》的问题解答，以附件ZIP格式提供模型构建、求解与分析。 代码非常全面，并且包含详细的注释。题目要求解决的问题包括特征选择问题、回归预测问题、二分类问题以及最优化问题。
     
  • （三国二，三解法）2021年华为杯数学建模D题：抗乳腺癌候选药物的优化建模
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    本研究针对2021年“华为杯”数学建模竞赛D题，致力于构建优化模型以筛选和设计更有效的抗乳腺癌候选药物，探索其作用机制与药效预测。 采用随机森林结合相关性分析方法（包括决策树回归、线性回归、梯度提升向量机及改进型贪心调优），基于1974个ERα拮抗剂化合物样本的数据集，每个样本包含729个分子描述符变量和一个生物活性数据点以及五个ADMET性质数据点。构建了用于预测化合物生物活性的定量模型和用于分类预测ADMET性质的模型，旨在为优化ERα拮抗剂同时具备优良生物活性与良好ADMET特性的目标提供有效支持。此外，提供的代码完整且结构清晰，便于横向及纵向对比分析，并提供了三种不同的解决方案以供选择使用。
     
  • 2021年华为杯研究生数学建模竞赛D题：抗乳腺癌候选药物的优化建模及Python代码实现
    优质
    本项目针对2021年“华为杯”研究生数学建模竞赛D题，旨在通过优化模型筛选和设计新型抗乳腺癌候选药物，并用Python进行代码实现。 自己写的代码实现了研赛华为杯建模竞赛题，使用Python编写，并且已经运行成功，原创作品。
     
  • 2021年华为杯研究生数学建模竞赛D题：抗乳腺癌候选药物的优化建模及Python代码实现
    优质
    本项目针对2021年“华为杯”研究生数学建模竞赛D题，致力于通过优化模型筛选和设计更有效的抗乳腺癌候选药物，并用Python语言实现算法。 自己写的代码实现了研赛华为杯建模竞赛题，使用了Python编程语言，并且已经得到了运行结果。这段代码是原创的。
     
  • 乳腺癌预测分析：乳腺癌详解
    优质
    本文章详细解析了乳腺癌的相关知识，并介绍了用于乳腺癌预测的数据分析方法和模型，帮助读者更好地了解和预防乳腺癌。 乳腺癌预测：通过对数据的分析来预测乳腺癌的发生风险。
     
  • 乳腺癌预测
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    乳腺癌预测旨在通过分析个人健康数据和风险因素，提供早期乳腺癌预警，帮助女性用户及时了解自身患病可能性，并采取相应预防措施。 乳腺癌预测问题定义为：乳腺癌是由于乳腺细胞发生癌症的一种疾病。在全球范围内，它是女性最常见的癌症类型之一，占所有病例的25%左右，在美国则是女性中诊断出的第二大常见癌症。虽然男性也可能患上这种病，但其在女性中的发病率更高。 多年来，随着诊断和治疗技术的进步，乳腺癌患者的生存率有所提高，并且与该疾病相关的死亡人数也相应减少。早期发现是通过使用特定方法来帮助识别那些尚未发展成疾病的细胞异常情况的关键手段之一。对乳腺癌的认识以及定期进行筛查检查对于及时的诊断及有效的治疗至关重要。 在人体内受影响的细胞被称为恶性细胞，它们与正常细胞不同，分裂速度更快，并且会侵入周围的组织中。当这些细胞以加速的速度繁殖时，通常会形成称为肿瘤的实体块状物。有时虽然也会出现细胞增殖并形成肿块的情况，但若没有扩散到周围区域，则该类型的肿瘤并不具有恶性特征，这种情况下我们称之为良性病变。 这项研究的主要目标是利用从细胞图像中提取出来的数值信息来预测患者所患的是良性的还是恶性的乳腺癌病灶。
     
  • 乳腺癌分类-源码
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    本项目旨在提供一套用于乳腺癌分类的算法代码库，涵盖多种机器学习模型与数据预处理方法，助力研究人员深入分析和理解乳腺癌病理特征。 乳腺癌分类问题陈述： 根据多种观察/特征预测癌症诊断是良性还是恶性使用了30个功能，例如： - 半径（从中心到周长上的点的距离的平均值） - 纹理（灰度值的标准偏差） - 周长 - 区域 - 平滑度（半径长度的局部变化） - 紧凑度（周长^ 2 /面积 -1.0） - 凹度（轮廓凹部的严重程度） - 凹点（轮廓上凹部分的数量） - 对称性 - 分形维数（“海岸线近似值” -1） 数据集可使用所有30种输入功能进行线性分离，实例数量为569个。等级分配：212恶性，357良性。 目标类别： - 恶性 - 良性 算法支持向量机使用的图书馆包括numpy、pandas、matplotlib、seaborn和sklearn。 数据可视化使用了各种图表类型如对图、计数图以及散点图等。