首頁 > 期刊 > 人文社會科學 > 社會科學II > 教育綜合 > 廣東輕工職業技術學院學報 > 基于人工神經網絡研究噻嗪類利尿劑的相對活性 【正文】
摘要:為了研究興奮劑中噻嗪類利尿劑相對活性(Ra)的定量構效關系(QSAR),按照分子的拓撲環境編程計算了10種上述化合物的連接性指數(mXt^v)。通過逐步回歸方法,建立了相對活性(Ra)的二參數(4X^cv、4Xpcv)QSAR模型,傳統相關系數(R)與逐一剔除法交叉驗證相關系數(Rcv2)分別為0.853、0.452。經R、Rcv2、VIF、F診斷,顯示良好的穩健性和預測能力。根據進入模型的2個變量可知,影響噻嗪類利尿劑相對活性的主要因素是分子大小、折疊性與柔韌度。將4Xcv、4Xpcv作為人工神經網絡的輸入層結點,采用2∶2∶1的網絡結構,利用BP算法獲得了一個令人滿意的Ra模型,其R2和標準偏差SD分別為0.974和0.061,表明Ra與4Xc^v、4Xpcv具有良好的非線性關系。
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