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1-取代2-氨基苯并咪唑类化合物急性毒性的QSAR研究
苯并咪唑类化合物是许多药物、除草剂和杀虫剂等化合物的中间体,也是很多药物分子中主要的药效基团,具有广谱的药效作用.因此,评价该类化合物的毒性具有实际意义.依据LD50和分子结构参数的定量结构活性关系(QSAR)分析,对于药物设计、化合物毒性评价及类似物的毒性预测等方面具有重要价值.目前毒理学上QSAR方法所用到的物理化学参数主要是疏水参数、电性参数、空间结构参数、分子连接性和拓扑指数等.正辛醇-水分配系数logP作为分子疏水,是研究化学物质在环境中危害性的重要参数.辛醇-水分配系数logP可以很好预测化合物的生物活性,Hansch和Fujita开创了这一领域并使该参数在QSAR中得到广泛的应用,在很多毒理预测中取得了较大的成果[1-3].我们进行了1-取代2-氨基苯并咪唑类化合物急性毒性的QSAR研究,并对毒性与化学结构关系进行了初步探讨.
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BP神经网络在雌二醇衍生物QSAR中的应用研究
目的:探讨误差反向传播(backpropagation,BP)神经网络在雌二醇衍生物定量结构-活性关系(quantitative structure-activity relationships,QSAR)研究中的应用.方法:采用BP神经网络法和多元线性回归法,分别建立了30个雌二醇衍生物在0℃下与羔羊子宫雌激素受体间亲合力logRBA与疏水性参数logP、分子的体积V和9号碳原子的净电荷Q之间的QSAR模型.结果:BP模型的相关系数R=0.9962,标准偏差SD=0.0588；MLR模型的相关系数R=0.9090,标准偏差SD=0.2904.结论:BP神经网络是一种比较精密的拟合方法,具有良好的预测效果.
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改进的BP网络应用于部分硝基芳烃的QSAR研究
应用改进的BP网络法进行部分硝基芳烃的QSAR研究,用所建立的模型进行毒性预报,并与传统的BP网络和多元线性回归模型比较,表明改进的BP网络模拟和预报能力均优于传统的BP网络和多元线性回归模型.在学习集中,改进的BP网络,传统的BP网络,多元线性回归三者的均方差分别为:0.024 0,0.010 7,0.044 7,决定系数为:0.936 8,0.971 8,0.882 4;预报集中,三者的均方差分别为:0.044 0,0.055 4,0.077 2,决定系数为:0.821 6,0.775 3,0.687 0.文中还讨论了网络改进的理由,以及网络结构中某些参数的选定问题.
