首页> 中文期刊>深圳大学学报(理工版) >基于人工神经网络研究小鼠抗搏击能力

基于人工神经网络研究小鼠抗搏击能力

     

摘要

为研究30种苯二氮(萆)恶唑衍生物对雄性小鼠抗搏击活性(E)的定量构效关系(quantitative structure-activity relationship,QSAR),按照分子的拓扑环境编程计算了30种化合物的电性距离矢量模(MD,D=1,2,…,91).通过逐步回归方法,建立了E的3参数(M10、M16和M59)QSAR模型.R2cv 和VIF诊断结果显示,该模型具有良好的稳定性和预测能力.将M10、M16和M59作为人工神经网络的输入层结点,采用3∶5∶1的网络结构,利用BP算法获得BP-E模型,其相关系数的平方R2和标准偏差S分别为0.984和0.054,表明E与上述3参数具有良好的非线性关系.根据进入模型的3个变量可知,影响苯二氮(萆)恶唑衍生物对雄性小鼠抗搏击活性的主要因素是-CH3、-CH2-、(〉)C(〈)、-NH-和-OH(O=)等微观基团.

著录项

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号