基于主成分分析-人工神经网络对氯苯酚毒性QSAR研究

摘要

目的研究20种氯苯酚生物毒性的定量构效关系(QSAR)。方法根据分子中原子i的结构特性和键的连接性,在分子图的邻接矩阵基础上构建了一组新的结构信息参数mE(m=0,1),结合氯苯酚主要电子结构参数,采用主成分分析法对样本数据集进行预处理,将得到的新的样本数据集输入人工神经网络,并构建氯苯酚对花鳞鱼、翻车鱼、鲑鱼、发光细菌等4种水生生物的毒性QSAR模型。结果采用主成分分析法对所有的结构参数(包括结构信息参数mE)进行预处理,减轻了人工神经网络的输入数,并集合了所有参数的信息,同时消除了输入因子的相关性并简化了网络的结构,大大地提高了网络的学习效率和性能。结论主成分分析-人工神经网络的预报精密度优于普通的分析方法。