脂肪酸酰胺水解酶抑制剂抑制活性的神经网络预测模型 |
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引用本文: | 陈艳,李靖,焦杰.脂肪酸酰胺水解酶抑制剂抑制活性的神经网络预测模型[J].湖南师范大学自然科学学报,2018(1). |
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作者姓名: | 陈艳 李靖 焦杰 |
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作者单位: | 徐州工程学院化学化工学院; |
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摘 要: | 为研究脂肪酸酰胺水解酶(Fatty acid amide hydrolase,FAAH)抑制剂抑制活性(p Ki)定量构效关系(Quantitative structure-activity relationship,QSAR),计算了72种FAAH抑制剂的两类结构参数,一类是拓扑指数,另一类是量化参数.利用最佳变量子集回归的方法,建立了7个参数(e2,m3 2,m3,lg P,SAA,m59,e14)的QSAR模型,该模型经验证具有良好的稳健性和预测能力,以此7个参数为人工神经网络的输入层,设定7∶5∶1的网络结构,所建BP模型的相关系数为0.994.结果表明,拓扑指数联合量化参数能全面表征FAAH抑制剂的分子结构特征,其中e2,m3 2,m3,lg P,SAA,m59,e14与p Ki呈现良好的非线性关系,BP神经网络的预测结果优于多元线性回归方法所得的结果.
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