首页 > 期刊 > 人文社会科学 > 社会科学II > 教育综合 > 广东轻工职业技术学院学报 > 基于人工神经网络研究噻嗪类利尿剂的相对活性 【正文】
摘要:为了研究兴奋剂中噻嗪类利尿剂相对活性(Ra)的定量构效关系(QSAR),按照分子的拓扑环境编程计算了10种上述化合物的连接性指数(mXt^v)。通过逐步回归方法,建立了相对活性(Ra)的二参数(4X^cv、4Xpcv)QSAR模型,传统相关系数(R)与逐一剔除法交叉验证相关系数(Rcv2)分别为0.853、0.452。经R、Rcv2、VIF、F诊断,显示良好的稳健性和预测能力。根据进入模型的2个变量可知,影响噻嗪类利尿剂相对活性的主要因素是分子大小、折叠性与柔韧度。将4Xcv、4Xpcv作为人工神经网络的输入层结点,采用2∶2∶1的网络结构,利用BP算法获得了一个令人满意的Ra模型,其R2和标准偏差SD分别为0.974和0.061,表明Ra与4Xc^v、4Xpcv具有良好的非线性关系。
注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社
一对一咨询服务、简单快捷、省时省力
了解更多 >直邮到家、实时跟踪、更安全更省心
了解更多 >去除中间环节享受低价,物流进度实时通知
了解更多 >正版杂志,匹配度高、性价比高、成功率高
了解更多 >